数据挖掘视频（数据挖掘经典教程）

头条号视频一万播放量有多少钱呢?

在今日头条1版本中，视频播放量与收益挂钩，通常情况下，每1万次播放可以获得2元收益。如果是原创视频，收益提升至5元；如果是优质原创视频，则可以达到10元。需要注意的是，视频必须达到一定的播放量才能开始获得收益。 粉丝对视频的播放可以带来更高的收益。

在头条号上，视频播放量达到1万次，创作者可以获得2元收益。如果是原创视频，收益提升至5元，而优质原创视频的收益则可达10元。需要注意的是，视频播放量是影响收益的关键因素。 发布视频时，应注重视频质量，制作精良的内容更易吸引观众。选择吸引人的题材，有助于在众多视频中脱颖而出。

以今日头条1版本为例，头条号视频收益的的计算是：1万播放量一般是2块，原创视频5块，优质原创视频10块，视频需要达到相应的播放量才会获得收益。粉丝收益是普通收益的3倍，所以同样的视频播放量，价钱不一样。

如何自学数据分析

统计学相关知识统计学是数据分析的基础，因为数据分析需要对大量数据进行统计分析，大家可以通过对统计学的学习，培养数据分析最基本的一些逻辑思维。 EXCEL 不要小看EXCEL，它可是最初级的数据分析工具，在处理的数据量不是很大时，EXCEL完全可以胜任。

先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。目标行业的相关理论知识。

学习统计学和数学 统计学的内容全都是关于假设和数列，然而没有统计学和数学的知识你很难深入到数据行业里，这是数据科学家的重中之重。一次性完成一门网络开放课程（最难执行）大规模网络开放课程可以免费获取和学习，可这对你来说也是最难实现的诺言。

商业领域数据挖掘是如何诞生的

数据挖掘技术是人们长期对数据技术进行研究和开发的结果。商业数据挖掘是针对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据，它是一种新的商业信息处理技术，其主要目的是为所有决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。

世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。

商业领域数据挖掘的诞生可以通过沃尔玛的案例来说明。沃尔玛曾通过数据挖掘发现了一个有趣的现象：在居民区中，尿布卖得好的店面啤酒也卖得很好。这是因为太太让先生下楼买尿布的时候，先生们一般都会犒劳自己两听啤酒，所以啤酒和尿布一起购买的机会是最多的。

完整的：1．商业领域数据挖掘是如何诞生的？全球最大的零售商沃尔玛通过对顾客购物的数据分析后发现，很多周末购买尿布的顾客也同时购买啤酒。经过深入研究后发现，美国家庭买尿布的多是爸爸。爸爸们下班后要到超市买尿布，同时要“顺手牵羊”带走啤酒，好在周末看棒球赛的同时过把酒瘾。

什么是数据挖掘 数据挖掘的历史 近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，千万万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等，这一势头仍将持续发展下去。于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，信息过量几乎成为人人需要面对的问题。

自2011年诞生于德国的学术沃土，Celonis，这个独角兽企业由慕尼黑工业大学的天才学生Alexander Rinke创立，如同商业领域内的CT扫描仪，专注于流程挖掘领域。

如何利用用户标签数据

通过用户画像，深入理解客户特性，定制个性化服务。通过分类，如高价、重点客群标签，实现精准营销和策略制定。实时告警功能，有效预警潜在风险，确保业务稳定。个性化推荐，提升客户满意度和转化率。经营分析中的诊断与优化，优化产品和服务以适应市场需求。运营支持，为决策者提供有力的数据依据。

获取社交网络数据的途径 ① 电子邮件 可以通过分析用户的联系人列表了解用户的好友信息，而且可以进一步通过研究两个用户之间的邮件往来频繁程度度量两个用户的熟悉程度。② 用户注册信息 有些网站需要用户在注册时填写一些诸如公司、学校等信息。

首先是按照用户标签，给该活动分配相匹配的用户群体，进而通过电话或者短信等形式与这部分用户进行沟通，宣传你们的本次活动。这种精准推广的方式会比盲目宣传的转化率高很多。

大数据挖掘工程师应具备哪些技能?

1、一般来说需要具备以下技能：编程/统计语言操作系统大数据处理框架数据库知识基本统计知识数据结构与算法机器学习/深度学习算法自然语言处理。扎实的基础工程能力倾向于计算机底层系统研究的Java、C++语言是企业招聘过程中非常看重的，当然这并非唯一标准。

2、数据挖掘工程师需要具备数学及统计学相关的背景、计算机编码能力、对特定应用领域或行业的知识。

3、Java 开发，掌握多线程、掌握并发包下的队列、掌握JVM技术、掌握反射和动态代理、了解JMS。Zookeeper分布式协调服务、Zookeeper集群的安装部署、Zookeeper数据结构、命令。Hadoop 、Hive、HBase、Scala、Spark 、Sqoop、Flume、Oozie、Hue等大数据生态系统知识和技能。

4、需要的能力：提升程序设计能力。动手实践能力对于本科生的就业有非常直接的影响，尤其在当前大数据落地应用的初期，很多应用级岗位还没有得到释放，不少技术团队比较注重学生程序设计能力，所以具备扎实的程序设计基础还是比较重要的。掌握一定的云计算知识。

5、必须具有关系数据库的知识，例如SQL或Oracle，或非关系数据库，其主要类型为：列如Cassandra，HBase；文件：MongoDB，CouchDB；关键值：Redis，Dynamo。基本统计知识 统计的基本知识对于数据挖掘者至关重要，它可以帮助您识别问题，获得更准确的结论，区分因果关系和相关性以及量化发现结果的确定性。

如何进行大数据分析及处理?

可视化分析 数据挖掘算法 预测性分析 语义引擎 .数据质量和数据管理 大数据分析的基础就是以上五个方面 可视化分析。

数据整合与处理是紧随其后的步骤。在这一阶段，需要对采集到的原始数据进行清洗、去重、格式化等预处理操作，以确保数据质量和一致性。例如，在处理用户评论数据时，可能需要去除无关字符、标准化拼写错误，并将数据转换为可用于分析的格式。

用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

大数据的分析流程主要包括数据采集、数据预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及数据可视化与结果呈现这五个核心步骤。首先，数据采集是大数据分析的起点。在这一过程中，需要从各种来源获取相关数据，这些来源可能包括社交媒体、企业数据库、日志文件、传感器数据等。

数据预处理：在收集到数据后，需要进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成。数据清洗的目的是去除重复、无效或错误的数据，确保数据的准确性和完整性。数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式，以便于后续的分析和处理。

探码科技大数据分析及处理过程数据集成：构建聚合的数据仓库 将客户需要的数据通过网络爬虫、结构化数据、本地数据、物联网设备、人工录入等进行全位实时的汇总采集，为企业构建自由独立的数据库。消除了客户数据获取不充分，不及时的问题。目的是将客户生产、运营中所需要的数据进行收集存储。