数据分析与知识发现投稿经验分享

nonlinear dynamic是中科院Q4区。该杂志的范围涵盖了与机械、结构、民用、航空、海洋、电气和控制系统相关的所有非线性动态现象。评论文章和原始贡献是基于分析、计算和实验方法。 还研究了李群、多体动力学、机器人学、流固相互作用、系统建模和识别、摩擦和阻尼模型、信号分析和测量技术。nonlinear dynamics的指数解析如下：nonlinear dynamics杂志属于工程技术行业，“工程：机械”子行业的中等级别杂志。 投稿难度评价：影响因子偏低，但是接稿量比较大，容易发表 审稿速度：偏慢，4-8周级别/热度：黑评语：冷门杂志，关注人极少。 说明：指数是根据中国科研工作者（含医学临床，基础，生物，化学等学科）对SCI杂志的认知度，熟悉程度，以及投稿的量等众多指标综合评定而成。当然，具体的，还可以结合“投稿经验分享系统”，进行综合判断，这更是大家的实战经验，更值得分享和参考。

数据挖掘包括理论和实践两方面。自己学习是没有办法达到企业招聘要求，因为很多知识点需要实践，如果报名个培训机构就不会存在这种问题，知名的培训机构都有实践课程，推荐选择【达内教育】。数据挖掘的就业前景非常广泛，最重要的作用，是可以帮助企业了解用户。这方面最有代表性的就是电商。通过【大数据】可以分析用户的行为，精准定位目标客群的消费特点、品牌偏好、地域分布等，从而进行针对性地推广营销。随着互联网时代的发展，大数据在金融，医疗，交通，电商等多个领域都有应用，近年来人工智能，物联网迅速发展，如电子医疗，智能手环，智能家居等，物联网背景下人们的行为数据会以指数的形式进行增长。所以目前是大数据人才稀缺的状态，因此大数据的就业领域是很宽广，但是对人才的要求都比较高。感兴趣的话点击此处，免费学习一下想了解更多有关数据挖掘的相关信息，推荐咨询【达内教育】。该机构已从事19年IT技术培训，并且独创TTS0教学系统，1v1督学，跟踪式学习，有疑问随时沟通。该机构26大课程体系紧跟企业需求，企业级项目，课程穿插大厂真实项目讲解，对标企业人才标准，制定专业学习计划，囊括主流热点技术，助力学员更好的学习。达内IT培训机构,试听名额限时抢购。

第一步:数据准备:（70%时间）· 获取数据（爬虫，数据仓库）· 验证数据· 数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集）· 使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔）· 抽样（大数据时。关键是随机）· 存储和归档第二步:数据观察（发现规律和隐藏的关联）· 单一变量:点图、抖动图；直方图、核密度估计；累计分布函数· 两个变量:散点图、LOESS平滑、残差分析、对数图、倾斜· 多个变量:假色图、马赛克图、平行左边图第三步:数据建模· 推算和估算（均衡可行性和成本消耗）· 缩放参数模型（缩放维度优化问题）· 建立概率模型（二项、高斯、幂律、几何、泊松分布与已知模型对比）第四步:数据挖掘· 选择合适的机器学习算法（蒙特卡洛模拟，相似度计算，主成分分析）· 大数据考虑用Map/Reduce· 得出结论，绘制最后图表循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。结合实际业务来做数据分析 “无尺度网络模型”的作者艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西认为——人类93%的行为是可以预测的。数据作为人类活动的痕迹，就像金矿等待发掘。但是首先你得明确自己的业务需求，数据才可能为你所用。数据为王，业务是核心· 了解整个产业链的结构· 制定好业务的发展规划· 衡量的核心指标有哪些 有了数据必须和业务结合才有效果。首先你需要摸清楚所在产业链的整个结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解。然后根据业务当前的需要，指定发展计划，从而归类出需要整理的数据。最后一步详细的列出数据核心指标（KPI），并且对几个核心指标进行更细致的拆解，当然具体结合你的业务属性来处理，找出那些对指标影响幅度较大的影响因子。前期资料的收集以及业务现况的全面掌握非常关键。思考指标现状，发现多维规律· 熟悉产品框架，全面定义每个指标的运营现状· 对比同行业指标，挖掘隐藏的提升空间· 拆解关键指标，合理设置运营方法来观察效果· 争对核心用户，单独进行产品用研与需求挖掘 发现规律不一定需要很高深的编程方法，或者复杂的统计公式，更重要的是培养一种感觉和意识。不能用你的感觉去揣测用户的感觉，因为每个人的教育背景、生活环境都不一样。很多数据元素之间的关系没有明显的显示，需要使用直觉与观察（数据可视化技术来呈现）。规律验证，经验总结 发现了规律之后不能立刻上线，需要在测试机上对模型进行验证。sc-cpda 数据分析公众交流平台。

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