数据挖矿公司

① 目前精准数据挖掘软件公司到底怎么选

现在有数据挖掘业务的公司很多，所谓的数据挖掘公司有没有，还真不知道，有数据挖掘业务的公司很多，基本可以分成甲方和乙方，甲方就是有自有数据的，像银行，互联网企业就是代表，银行一直在做分析，从统计分析到数据挖掘，各种方法论都很完善，但是工程方面可能弱点，毕竟很多是数学出身的，编程差点，互联网企业工程能力就强很多了，数据量大，数据质量也差，ETL能力也很重要，怎么选，就看你偏向哪个方向了。另外就是乙方了，就是没有自有数据，提供数据挖掘服务的，像咨询公司，BI厂商都是这类，这类公司，就是能碰到各个各样的数据挖掘场景了， 各行各业的都有，我感觉BI厂商还靠谱点，毕竟是软件商，还是有工程能力的，咨询公司那就是很理论了，数据挖掘能力的锻炼还是要会代码的
亿信华辰豌豆DM可视化数据挖掘平台深入洞察企业数据规律，充分挖掘数据潜在价值，多维度深度分析更精准。

② 目前数据挖掘的主要在什么公司工作，哪个城市需求大

做数据挖掘的公司主要分两类，一类是技术开发性质的公司，一类是应用咨询的公司。
通常，大的系统集成商，如华为、亚信，以及诸如BO、SAS等都算技术开发性质的公司。说白了，这类公司更多的是提供产品，包括后台数据仓库的建设、前台展现系统的建设等。当然，数据仓库等并不直接等于数据挖掘，但对于好的数据仓库，往往包含数据挖掘的系统构成，当然前台展现方面也需要便于展示才好：）
对于应用咨询类的数据挖掘，我个人觉得是最符合客户需求的一类数据挖掘服务，因为它往往能直接解决客户的问题，帮助客户成功。这类公司一般是咨询公司。但国内做这类咨询做得好的不超过十家，其中最出色的，应该算是上海的华院了。当然，也有一些后起之秀，但他们的市场影响、客户规模都还太过稚嫩。
以上供参考，均属个人意见。
至于你要在什么公司工作，看你的专业、能力背景了，不过在上海、北京这些地方，这类公司会更聚集，就业机会相对多些。

③ 企业如何应用数据挖掘提高企业竞争力

企业应该将数据挖掘视为一大法宝，利用它将数据转化为商业智能，提高企业的核心竞争力。数据激增是当今社会的一大特性，如何有效的利用数据挖掘方法，从海量信息中提取出有用的模式和规律而不仅仅是“望洋兴叹”，已经成为人们迫切的需求。从投资的角度来看，如果对数据研究所支付的费用少于研究成果所带来的价值，数据挖掘就值得去做。正如修行的省悟过程一样，要将数据挖掘引入公司，并非只有一种途径。我们的最终目的是解决企业的业务问题，为企业提供更大的商机。想要将数据挖掘有效应用到企业主要有四个途径：1、购买成熟的模型；2、使用行业应用软件；3、聘请专家实施项目；4、量身定做开发自己的数据挖掘平台。

想要学习了解更多数据挖掘的信息，推荐CDA数据分析师课程。CDA数据分析师系列丛书满足了CDA数据分析师等级认证的学习需要，也兼顾了大数据的热点动态。学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时自由发挥。点击预约免费试听课。

④ 国内做大数据解决方案的公司有哪些

随着“大数据时代”的来临，企业越来越重视数据的作用，数据给企业带来的价值也越来越多。本文档将介绍大数据给企业带来的机遇与挑战以及企业的大数据解决方案。

第一步先搞清楚什么是大数据？他不是简单的大量数据或海量数据，而是有着4V特征的数据金矿。他给我们的企业会带来机遇与挑战。

第二步我们根据大数据的特征，分析企业大数据平台要迎接大数据的挑战，应该具备什么样的能力。

第三部分，基于大数据平台要求，我们提出一个企业大数据的技术解决方案，介绍解决方案是如何解决大数据难题。

最后我看一看大数据应用当前存在的问题，未来将会怎样发展。

什么是大数据？

结束语

随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题终将不会成为问题。真正会制约或者成为大数据发展和应用瓶颈的有三个环节：

第一、数据收集和提取的合法性，数据隐私的保护和数据隐私应用之间的权衡。

任何企业或机构从人群中提取私人数据，用户都有知情权，将用户的隐私数据用于商业行为时，都需要得到用户的认可。然而，目前，中国乃至全世界对于用户隐私应当如何保护、商业规则应当如何制定、触犯用户的隐私权应当如何惩治、法律规范应当如何制定等等一系列管理问题都**滞后于大数据的发展速度。未来很多大数据业务在最初发展阶段将会游走在灰色地带，当商业运作初具规模并开始对大批消费者和公司都产生影响之后，相关的法律法规以及市场规范才会被迫加速制定出来。可以预计的是，尽管大数据技术层面的应用可以无限广阔，但是由于受到数据采集的限制，能够用于商业应用、服务于人们的数据要远远小于理论上大数据能够采集和处理的数据。数据源头的采集受限将**限制大数据的商业应用。

第二、大数据发挥协同效应需要产业链各个环节的企业达成竞争与合作的平衡。

大数据对基于其生态圈中的企业提出了更多的合作要求。如果没有对整体产业链的宏观把握，单个企业仅仅基于自己掌握的独立数据，无法了解产业链各个环节数据之间的关系，对消费者做出的判断和影响也十分有限。在一些信息不对称比较明显的行业，例如银行业以及保险业，企业之间数据共享的需求更为迫切。例如，银行业和保险业通常都需要建立一个行业共享的数据库，让其成员能够了解到单个用户的信用记录，消除担保方和消费者之间的信息不对称，让交易进行的更为顺利。然而，在很多情况下，这些需要共享信息的企业之间竞争和合作的关系同时存在，企业在共享数据之前，需要权衡利弊、避免在共享数据的同时丧失了其竞争优势。此外，当很多商家合作起来，很容易形成卖家同盟而导致消费者利益受到损失，影响到竞争的公平性。大数据最具有想象力的发展方向是将不同的行业的数据整合起来，提供全方位立体的数据绘图，力图从系统的角度了解并重塑用户需求。然而，交叉行业数据共享需要平衡太多企业的利益关系，如果没有中立的第三方机构出面，协调所有参与企业之间的关系、制定数据共性及应用的规则，将**限制大数据的用武之地。权威第三方中立机构的缺乏将制约大数据发挥出其最大的潜力。

第三、大数据结论的解读和应用。

大数据可以从数据分析的层面上揭示各个变量之间可能的关联，但是数据层面上的关联如何具象到行业实践中？如何制定可执行方案应用大数据的结论？这些问题要求执行者不但能够解读大数据，同时还需深谙行业发展各个要素之间的关联。这一环节基于大数据技术的发展但又涉及到管理和执行等各方面因素。在这一环节中，人的因素成为制胜关键。从技术角度，执行人需要理解大数据技术，能够解读大数据分析的结论；从行业角度，执行人要非常了解行业各个生产环节的流程的关系、各要素之间的可能关联，并且将大数据得到的结论和行业的具体执行环节一一对应起来；从管理的角度，执行人需要制定出可执行的解决问题的方案，并且确保这一方案和管理流程没有冲突，在解决问题的同时，没有制造出新的问题。这些需求，不但要求执行人深谙技术，同时应当是一个卓越的管理者，有系统论的思维，能够从复杂系统的角度关联地看待大数据与行业的关系。此类人才的稀缺性将制约大数据的发展。

⑤ 现在市面上有哪些好用的数据挖掘工具或者平台

现在市面上用得最多的数据挖掘工具要数思迈特软件Smartbi Mining。它是是思迈特软件Smartbi旗下的产品。思迈特软件Smartbi Mining通过深度数据建模，可以为你提供预测能力，支持多种高效实用的机器学习算法，包含了分类、回归、聚类、预测、关联，5大类机器学习的成熟算法。

其中包含了多种可训练的模型：逻辑回归、决策树、随 机森林、朴素贝叶斯、支持向量机、线性回归、K均值、DBSCAN、高斯混合模型。除提供主要算法和建模功能外，思迈特软件Smartbi Mining数据挖掘平台还提供了必不可少的数据预处理功能。

还包括字 段拆分、行过滤与映射、列选择、随机采样、过滤空值、合并列、合并行、JOIN、行选择、去除重复值、排序、增加序列号、增加计算字段等。

数据挖掘中通常涉及到四种任务:

分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务

聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。

关联规则学习:查找变量之间的关系

回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。

思迈特软件Smartbi是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”， 广州市认定的“两高四新企业”，获得了来自国家、地方政府、国内外权威分析机构、行业组织、知名媒体的高度关注和认可，斩获“大数据百强企业”。

思迈特软件Smartbi也是“中国十佳商业智能方案商”、“中国科技创新企业100强”等100+荣誉奖项！凭借NLP和数据挖掘功能入选Gartner“中国AI创业公司代表厂商（2020）”，凭借Eagle自助分析平台入选“Gartner 增强分析2020代表厂商”。

数据挖掘工具靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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⑥ 数据分析和数据挖掘的区别是什么如何做好数据挖掘哪家做的比较好

数据分析更多采用统计学的知识，对原数据进行描述性和探索性分析，从结果中发现价值信息来评估和修正现状。数据挖掘不仅仅用到统计学的知识，还要用到机器学习的知识，这里会涉及到模型的概念。数据挖掘具有更深的层次，来发现未知的规律和价值。
做好数据挖掘需要以下几个步骤：第一、是商业理解；第二、数据理解；第三、数据准备；
第四、建模；第五、评价。关于数据挖掘的业务很多公司都有，不过并没有专业的数据挖掘公司。

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⑦ 国内做数据挖掘的有哪些公司

我先提供一个：华院分析

华院分析技术（上海）有限公司(以下简称"华院分析")，成立于2002年3月，是国内目前为数很少的以高水平的数据挖掘和数据分析为核心能力的专业服务公司。
华院分析提供基于数据挖掘的面向营销分析和管理、客户关系管理和决策支持的应用软件和咨询解决方案。
华院分析以通过“数据分析”推动“科学决策”和“管理优化”为使命；强调诚实、严谨、实用的研究作风；不断追求更加卓越的分析水平；在长期的经营时间中始终保持客户满意度-员工满意度-社会满意度-股东满意度的协调与统一。

⑧ 谁能推荐一些做数据挖掘的公司（主要是文本数据）

文本数据是属于非结构化数据吧，永洪这边可以将你的数据转化一下，然后再做分析。国内的敏捷型BI产品永洪科技的敏捷BI产品还是很好的，轻数据建模，或者无数据建模的方式能充分保证数据层的饱满，能够很好地保障你在分析新的内容时无需重新构建数据模型。能够对你的分析需求很快的进行相应。

⑨ 做数据挖掘有没有前途，好找工作不

做数据挖掘很有前途，国内国外都好找工作。

在国内,真正的数据挖掘运用还比较少,找工作也不是很容易,学这个方向的,基本上出来是做数据处理、数据分析,或是有些干脆做软件开发师。应该说现状艰辛,但前途还是光明的。如果找数据挖掘的工作,地点也很重要,国内发展比较好的城市是北京和上海,广东也有少数。一般来说,比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位,其它企业如果需要,都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院,针对网站,一般要学习WEB挖掘,挺有前途,大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广,但它一般包给专业公司来做,有个方向叫商业智能,简称BI,觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业。

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