數據挖礦公司

① 目前精準數據挖掘軟體公司到底怎麼選

現在有數據挖掘業務的公司很多，所謂的數據挖掘公司有沒有，還真不知道，有數據挖掘業務的公司很多，基本可以分成甲方和乙方，甲方就是有自有數據的，像銀行，互聯網企業就是代表，銀行一直在做分析，從統計分析到數據挖掘，各種方法論都很完善，但是工程方面可能弱點，畢竟很多是數學出身的，編程差點，互聯網企業工程能力就強很多了，數據量大，數據質量也差，ETL能力也很重要，怎麼選，就看你偏向哪個方向了。另外就是乙方了，就是沒有自有數據，提供數據挖掘服務的，像咨詢公司，BI廠商都是這類，這類公司，就是能碰到各個各樣的數據挖掘場景了， 各行各業的都有，我感覺BI廠商還靠譜點，畢竟是軟體商，還是有工程能力的，咨詢公司那就是很理論了，數據挖掘能力的鍛煉還是要會代碼的
億信華辰豌豆DM可視化數據挖掘平台深入洞察企業數據規律，充分挖掘數據潛在價值，多維度深度分析更精準。

② 目前數據挖掘的主要在什麼公司工作，哪個城市需求大

做數據挖掘的公司主要分兩類，一類是技術開發性質的公司，一類是應用咨詢的公司。
通常，大的系統集成商，如華為、亞信，以及諸如BO、SAS等都算技術開發性質的公司。說白了，這類公司更多的是提供產品，包括後台數據倉庫的建設、前台展現系統的建設等。當然，數據倉庫等並不直接等於數據挖掘，但對於好的數據倉庫，往往包含數據挖掘的系統構成，當然前台展現方面也需要便於展示才好：）
對於應用咨詢類的數據挖掘，我個人覺得是最符合客戶需求的一類數據挖掘服務，因為它往往能直接解決客戶的問題，幫助客戶成功。這類公司一般是咨詢公司。但國內做這類咨詢做得好的不超過十家，其中最出色的，應該算是上海的華院了。當然，也有一些後起之秀，但他們的市場影響、客戶規模都還太過稚嫩。
以上供參考，均屬個人意見。
至於你要在什麼公司工作，看你的專業、能力背景了，不過在上海、北京這些地方，這類公司會更聚集，就業機會相對多些。

③ 企業如何應用數據挖掘提高企業競爭力

企業應該將數據挖掘視為一大法寶，利用它將數據轉化為商業智能，提高企業的核心競爭力。數據激增是當今社會的一大特性，如何有效的利用數據挖掘方法，從海量信息中提取出有用的模式和規律而不僅僅是「望洋興嘆」，已經成為人們迫切的需求。從投資的角度來看，如果對數據研究所支付的費用少於研究成果所帶來的價值，數據挖掘就值得去做。正如修行的省悟過程一樣，要將數據挖掘引入公司，並非只有一種途徑。我們的最終目的是解決企業的業務問題，為企業提供更大的商機。想要將數據挖掘有效應用到企業主要有四個途徑：1、購買成熟的模型；2、使用行業應用軟體；3、聘請專家實施項目；4、量身定做開發自己的數據挖掘平台。

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④ 國內做大數據解決方案的公司有哪些

隨著「大數據時代」的來臨，企業越來越重視數據的作用，數據給企業帶來的價值也越來越多。本文檔將介紹大數據給企業帶來的機遇與挑戰以及企業的大數據解決方案。

第一步先搞清楚什麼是大數據？他不是簡單的大量數據或海量數據，而是有著4V特徵的數據金礦。他給我們的企業會帶來機遇與挑戰。

第二步我們根據大數據的特徵，分析企業大數據平台要迎接大數據的挑戰，應該具備什麼樣的能力。

第三部分，基於大數據平台要求，我們提出一個企業大數據的技術解決方案，介紹解決方案是如何解決大數據難題。

最後我看一看大數據應用當前存在的問題，未來將會怎樣發展。

什麼是大數據？

結束語

隨著高性能計算機、海量數據的存儲和管理的流程的不斷優化，技術能夠解決的問題終將不會成為問題。真正會制約或者成為大數據發展和應用瓶頸的有三個環節：

第一、數據收集和提取的合法性，數據隱私的保護和數據隱私應用之間的權衡。

任何企業或機構從人群中提取私人數據，用戶都有知情權，將用戶的隱私數據用於商業行為時，都需要得到用戶的認可。然而，目前，中國乃至全世界對於用戶隱私應當如何保護、商業規則應當如何制定、觸犯用戶的隱私權應當如何懲治、法律規范應當如何制定等等一系列管理問題都**滯後於大數據的發展速度。未來很多大數據業務在最初發展階段將會遊走在灰色地帶，當商業運作初具規模並開始對大批消費者和公司都產生影響之後，相關的法律法規以及市場規范才會被迫加速制定出來。可以預計的是，盡管大數據技術層面的應用可以無限廣闊，但是由於受到數據採集的限制，能夠用於商業應用、服務於人們的數據要遠遠小於理論上大數據能夠採集和處理的數據。數據源頭的採集受限將**限制大數據的商業應用。

第二、大數據發揮協同效應需要產業鏈各個環節的企業達成競爭與合作的平衡。

大數據對基於其生態圈中的企業提出了更多的合作要求。如果沒有對整體產業鏈的宏觀把握，單個企業僅僅基於自己掌握的獨立數據，無法了解產業鏈各個環節數據之間的關系，對消費者做出的判斷和影響也十分有限。在一些信息不對稱比較明顯的行業，例如銀行業以及保險業，企業之間數據共享的需求更為迫切。例如，銀行業和保險業通常都需要建立一個行業共享的資料庫，讓其成員能夠了解到單個用戶的信用記錄，消除擔保方和消費者之間的信息不對稱，讓交易進行的更為順利。然而，在很多情況下，這些需要共享信息的企業之間競爭和合作的關系同時存在，企業在共享數據之前，需要權衡利弊、避免在共享數據的同時喪失了其競爭優勢。此外，當很多商家合作起來，很容易形成賣家同盟而導致消費者利益受到損失，影響到競爭的公平性。大數據最具有想像力的發展方向是將不同的行業的數據整合起來，提供全方位立體的數據繪圖，力圖從系統的角度了解並重塑用戶需求。然而，交叉行業數據共享需要平衡太多企業的利益關系，如果沒有中立的第三方機構出面，協調所有參與企業之間的關系、制定數據共性及應用的規則，將**限制大數據的用武之地。權威第三方中立機構的缺乏將制約大數據發揮出其最大的潛力。

第三、大數據結論的解讀和應用。

大數據可以從數據分析的層面上揭示各個變數之間可能的關聯，但是數據層面上的關聯如何具象到行業實踐中？如何制定可執行方案應用大數據的結論？這些問題要求執行者不但能夠解讀大數據，同時還需深諳行業發展各個要素之間的關聯。這一環節基於大數據技術的發展但又涉及到管理和執行等各方面因素。在這一環節中，人的因素成為制勝關鍵。從技術角度，執行人需要理解大數據技術，能夠解讀大數據分析的結論；從行業角度，執行人要非常了解行業各個生產環節的流程的關系、各要素之間的可能關聯，並且將大數據得到的結論和行業的具體執行環節一一對應起來；從管理的角度，執行人需要制定出可執行的解決問題的方案，並且確保這一方案和管理流程沒有沖突，在解決問題的同時，沒有製造出新的問題。這些需求，不但要求執行人深諳技術，同時應當是一個卓越的管理者，有系統論的思維，能夠從復雜系統的角度關聯地看待大數據與行業的關系。此類人才的稀缺性將制約大數據的發展。

⑤ 現在市面上有哪些好用的數據挖掘工具或者平台

現在市面上用得最多的數據挖掘工具要數思邁特軟體Smartbi Mining。它是是思邁特軟體Smartbi旗下的產品。思邁特軟體Smartbi Mining通過深度數據建模，可以為你提供預測能力，支持多種高效實用的機器學習演算法，包含了分類、回歸、聚類、預測、關聯，5大類機器學習的成熟演算法。

其中包含了多種可訓練的模型：邏輯回歸、決策樹、隨 機森林、樸素貝葉斯、支持向量機、線性回歸、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要演算法和建模功能外，思邁特軟體Smartbi Mining數據挖掘平台還提供了必不可少的數據預處理功能。

還包括字 段拆分、行過濾與映射、列選擇、隨機采樣、過濾空值、合並列、合並行、JOIN、行選擇、去除重復值、排序、增加序列號、增加計算欄位等。

數據挖掘中通常涉及到四種任務:

分類:將熟悉的結構概括為新數據的任務

聚類:在數據中以某種方式查找組和結構的任務，而不需要在數據中使用已注意的結構。

關聯規則學習:查找變數之間的關系

回歸:旨在找到一個函數，用最小的錯誤來模擬數據。

思邁特軟體Smartbi是國家認定的「高新技術企業」，廣東省認定的「大數據培育企業」， 廣州市認定的「兩高四新企業」，獲得了來自國家、地方政府、國內外權威分析機構、行業組織、知名媒體的高度關注和認可，斬獲「大數據百強企業」。

思邁特軟體Smartbi也是「中國十佳商業智能方案商」、「中國科技創新企業100強」等100+榮譽獎項！憑借NLP和數據挖掘功能入選Gartner「中國AI創業公司代表廠商（2020）」，憑借Eagle自助分析平台入選「Gartner 增強分析2020代表廠商」。

數據挖掘工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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⑥ 數據分析和數據挖掘的區別是什麼如何做好數據挖掘哪家做的比較好

數據分析更多採用統計學的知識，對原數據進行描述性和探索性分析，從結果中發現價值信息來評估和修正現狀。數據挖掘不僅僅用到統計學的知識，還要用到機器學習的知識，這里會涉及到模型的概念。數據挖掘具有更深的層次，來發現未知的規律和價值。
做好數據挖掘需要以下幾個步驟：第一、是商業理解；第二、數據理解；第三、數據准備；
第四、建模；第五、評價。關於數據挖掘的業務很多公司都有，不過並沒有專業的數據挖掘公司。

更多數據挖掘的信息，推薦咨詢CDA數據分析師的課程。「CDA 數據分析師」具體指在互聯網、金融、零售、咨詢、電信、醫療、旅遊等行業專門從事數據的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型數據分析人才。課程以項目調動學員數據挖掘實用能力的場景式教學為主，在講師設計的業務場景下由講師不斷提出業務問題，再由學員循序漸進思考並操作解決問題的過程中，幫助學員掌握真正過硬的解決業務問題的數據挖掘能力。點擊預約免費試聽課。

⑦ 國內做數據挖掘的有哪些公司

我先提供一個：華院分析

華院分析技術（上海）有限公司(以下簡稱"華院分析")，成立於2002年3月，是國內目前為數很少的以高水平的數據挖掘和數據分析為核心能力的專業服務公司。
華院分析提供基於數據挖掘的面向營銷分析和管理、客戶關系管理和決策支持的應用軟體和咨詢解決方案。
華院分析以通過「數據分析」推動「科學決策」和「管理優化」為使命；強調誠實、嚴謹、實用的研究作風；不斷追求更加卓越的分析水平；在長期的經營時間中始終保持客戶滿意度-員工滿意度-社會滿意度-股東滿意度的協調與統一。

⑧ 誰能推薦一些做數據挖掘的公司（主要是文本數據）

文本數據是屬於非結構化數據吧，永洪這邊可以將你的數據轉化一下，然後再做分析。國內的敏捷型BI產品永洪科技的敏捷BI產品還是很好的，輕數據建模，或者無數據建模的方式能充分保證數據層的飽滿，能夠很好地保障你在分析新的內容時無需重新構建數據模型。能夠對你的分析需求很快的進行相應。

⑨ 做數據挖掘有沒有前途，好找工作不

做數據挖掘很有前途，國內國外都好找工作。

在國內,真正的數據挖掘運用還比較少,找工作也不是很容易,學這個方向的,基本上出來是做數據處理、數據分析,或是有些乾脆做軟體開發師。應該說現狀艱辛,但前途還是光明的。如果找數據挖掘的工作,地點也很重要,國內發展比較好的城市是北京和上海,廣東也有少數。一般來說,比較大型的企才有投有數據挖掘工程師這個職位,其它企業如果需要,都是外包給專門的數據挖掘公司來做的。比較能用得上數據挖掘的行業是大型網站、銀行、醫院,針對網站,一般要學習WEB挖掘,挺有前途,大型網站公司也會招這個職位。銀行的數據挖掘也用得廣,但它一般包給專業公司來做,有個方向叫商業智能,簡稱BI,覺得挺有前途的。應該是數據挖掘中以後會很熱的行業。

關於數據挖掘的課程推薦CDA數據分析師的相關課程，課程教你用可落地、易操作的數據科學思維和技術模板構建出優秀模型;聚焦策略分析技術及企業常用的分類、NLP、深度學習、特徵工程等數據演算法，課程中安排了Sklearn/LightGBM、r等工具的應用實現，並根據輸出的結果分析業務需求提供數據支撐。點擊預約免費試聽課。