数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
有人问，这种数据挖掘如何用
简单说吧，用途非常广，大多数行业、所有企业、所有政府、事业单位都可以用的上。试举几例：
电子商务应用：通过数据挖掘，可以建立起买家档案，根据买家的喜好等，向他们推荐最符合他们需求的商品。
餐馆应用：如果一个餐馆建立用户数据库，它可以采集每天客人来就餐的情况，对食物的要求。可以做到调整餐馆的口味等，甚至可以发掘客人可能喜欢的菜品。
数据挖掘很好，但是也不要神话，比如数据挖掘不是黑客，不能去帮你查IP之类信息，数据分析不是万能的，可以帮你分析出一个微博主的个人性格等特征，甚至知道他可能会购买什么东西，但是我们很难知道她的三围之类信息，当然淘宝是知道的！也有有网友问，数据挖掘在期货价格投机方面的应用。这个我一直想做，但是在建模计算时候，无论我如何用哪种方法和理论，结果都出现了发散。后来我找行业人士仔细做了定性分析，得出结论就是可以做宏观的期货发展评估，但是无法对投机作出有效级别的分析，道理很简单，投机的人太多了，而且大多数你不知道他什么样的人。
我特别要强调，大家都在谈“大”数据的时候，就会忽略了“小”数据，不是只有大数据可以挖掘，小数据一样可以。宏观数据挖掘：可以判断大的趋势，微观数据挖掘：可以判断局部甚至个体的特征。
网友问：我关心大数据的产业链，如何拥有“大”数据，大数据下的人才知识结构。
回答：有需求才有“大”数据，没需求哪怕就几条数据你都嫌多。至于人才结构，其实分开看，如果是编程和统计运算的话，在大学计算机专业基础上看看几本数据库优化的书籍、再加几本统计学方面数据就足够了。那些所谓数据挖掘的书籍，你可以当参考书阅读下。至于领域专家这块范围就大了，除了对应的行业专业知识外，然后就是要有较强的逻辑分析能力，特别是有很理性不偏激的习惯，这点在带社会学问题的数据挖掘中尤为重要。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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