手机数据挖矿

㈠ 如何看待手机浏览器后台的数据挖掘作用

手机浏览器能不能在后台需要手机支持，而不是软件本身。
浏览器要在后台运行需要该手机操作系统支持多任务功能，与软件本身是没有直接关系的。现在大部分的智能机都可以实现在多任务、实现软件可以在后台运行。后台运行称为多任务操作，即打开一个软件后再打开另一个软件，第一个软件就隐藏在后台运行，不会关闭，只需要通过切换就可以，与目前常用电脑系统是一样道理。

㈡ 软件工程方向（数字媒体、数据挖掘、移动开发）选择

数字媒体 以后可能是做视频什么的，移动开发以后做手机软件开发，数据挖掘一般是算法工程师，第一个第三个专业性很强，尤其数据挖掘有很多数学上的东西需要学习，你可以理解为做研究算法的，移动开发近几年比较火，android ios 都很火，我是干android开发的，一般3年以上能到15k以上薪水。

㈢ 手机客户端开发，算法工程师，数据挖掘哪个职位更好

算法工程师，但是入职门槛很高

㈣ 数据挖掘的前景如何

现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。
应用及就业领域
当前数据挖掘应用主要集中在电信(客户分析)，零售(销售预测)，农业(行业数据预测)，网络日志(网页定制)，银行(客户欺诈)，电力(客户呼叫)，生物(基因)，天体(星体分类)，化工，医药等方面。
当前它能解决的问题典型在于：数据库营销(Database Marketing)、客户群体划分(Customer Segmentation &Classification)、背景分析(Profile Analysis)、交叉销售(Cross-selling)等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等，在许多领域得到了成功的应用。
职业薪酬
就目前来看，和大多IT业的职位一样，数据挖掘方面的人才在国内的需求工作也是低端饱和，高端紧缺。从BAT的招聘情况来看，数据挖掘领域相对来说门槛还是比较高的，但是薪酬福利也相对来说比较好，常见的比如腾讯、阿里都会给到年薪20W+。而厉害的资深算法专家年薪百万也是常有的事情，所以大家在算法方面还是大有可能。另外随着金融越来越互联网化，大量的算法工程师会成为以后互联网金融公司紧缺的人才。

㈤ 数据挖掘、android、j2ee哪个前景好

三个技术的选择看个人的能力，数据挖掘对个人能力要求较高，android最简单，无任何相关经验，社会人员都容易上手，j2ee也差之不多。

其中区别：

• android最容易（需要java基础）相关人才多，主要应用于移动端，手机，平板APP等;

• j2ee难度居中，相关人才众多，工作也好找，主要应用于网站的开发；

• 数据挖掘难度最高，人才少，工资高，起步高，不适合无学业，无基础等社会人员；

相关资料：

android：http://ke..com/subview/1241829/9322617.htm；

数据挖掘：http://ke..com/view/7893.htm；

j2ee:http://ke..com/view/1507.htm;

㈥ 关于小米手机青春版微博转发数据挖掘是怎么做到的呢，利用的是什么原理

@勤娘子 是@哪儿的，能具体点么，我也想看看……

小米不需要水军就可以有这么高的转发量，这可以肯定。

㈦ 大数据怎么学习数据挖掘推荐几本入门书 – 手机爱问

如果你想学大数据，个人建议你看看《大数据处理之道》这本书，感觉写得非常好！对目前的几种大数据方面的技术分析的很透彻，比较全面，能学到很多东
西。。。这本书包括Hadoop, Spark, Storm,
Dremel/Drill等,详细的分析了各种技术的应用场景和优缺点。。。。

㈧ 数据挖掘中 聚类算法 数据集在什么地方获取的

可以使用UCI上的标准数据集 http://archive.ics.uci.e/ml/ ，kdd上的也行
其次是你看文显时文中提到的可以获得的数据及集

㈨ 如何用数据挖掘的方法做比较准确的用户画像

1，人口维度：包含性别、年龄、体重、星座、血型等基本特征。2，资产维度：收入、学历、车辆、房产、人脉关系等基本特征。3，兴趣维度：运动、学习等基本特征。4，消费维度：线上消费、线下消费、品牌粘性、消费偏好等基本特征。5，位置维度：省份、城市、区域、住址、工作地等基本特征。6，设备维度：手机终端、电脑终端等基本特征。

㈩ 移动互联网的数据挖掘有哪些方面可以研究的

好吧，移动互联网是一个很庞大的领域，数据挖掘本质是对从海量的数据中获取信息的算法，工具，甚至思想的概括性称呼。那么移动互联网的数据挖掘有哪方面可以研究呢，或者说数据挖掘能在移动互联网中做什么呢 。可能的种类等于 数据——信息需求——工具算法的组合，这也太多了吧。如：

APP的下载卸载数据，可以研究应用市场的结构和趋势，研究产品的好坏或者市场推广的作用。
APP的使用数据，可以研究人的手机应用偏好，产品使用组合和特征。

LBS的数据，可以追踪用户的行踪，研究不同人的生活轨迹，进行特征分类。

各种商业研究，商业智能里面忽悠的种种美好分析等，大家都可以列举一大堆了吧……
1.用户爱用手机上哪些网站，用哪些 app，每天耗费的时间、次数分别是多少？
2.每日电话、短信的频率，时段，人群分布？
以此可以推断出用户的性别、年龄、职业、兴趣爱好等等关键数据，从而可以做精准广告投放，app数据这一块友盟走在了国内的前列，我很看好该产品的未来，上哪些网站的数据，uc web和qq浏览器应该也收集了很多，都是很有前途的。 电话、短信等私密数据，目前只有运营商有，如果你是运营商的数据挖掘，可注重这方面数据。