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美林數(shù)據(jù)
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美林數(shù)據(jù)技術股份有限公司（簡稱：美林數(shù)據(jù)，NEEQ：831546）是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務提供商。

答對這些題，你也能月入5萬了

2019-07-19 09:15:09 次
9102年了，什么最貴？當然是人才？
什么人才？當然是掌握了“大數(shù)據(jù)分析方法”的高精尖人才了！
據(jù)小T不完全統(tǒng)計，在招聘網(wǎng)站公布的招聘數(shù)據(jù)中，“算法”、“機器學習”、“數(shù)據(jù)挖掘”相關崗位平均招聘薪資高于其余同等學歷、工齡要求的技術崗位30%以上甚至更高？
是不是心動了？為啥自己不能拿高薪呢？

來來來，小T給您一個機會啊，先自我測試一下看看自己有無“加薪”的潛力?。?/strong>

123，做好準備，咱們開始：

1、如果你是一個紅酒愛好者，你會通過感官品嘗和理化指標鑒別紅酒的好壞。這種判斷方式可用數(shù)據(jù)挖掘中的什么方法來說明？
A. 關聯(lián)規(guī)則         B. 回歸            C. 分類              D. 自然語言處理
2、銀行使用那種數(shù)據(jù)分析方法對公民的征信進行評估，進而判定用戶貸款額度呢？
A. 回歸             B. 分類            C. 關聯(lián)規(guī)則          D. 聚類
3、醫(yī)生根據(jù)病人描述的病情特征，診斷病人為感冒，這屬于數(shù)據(jù)分析中的哪類問題呢？
 A. 時間序列        B. 聚類            C. 分類              D.文本分析
4、通過用戶在某平臺上搜索的關鍵詞與關注新聞的類型的分析，挖掘出用戶潛在興趣并進行相應的新聞與廣告推送。這屬于數(shù)據(jù)分析中的哪類問題呢？
A. 分類             B. 回歸            C. 關聯(lián)規(guī)則          D. 聚類
5、根據(jù)往年GDP來預測下一年的GDP情況，使用數(shù)據(jù)分析中的什么方法呢？
A. 時間序列         B. 關聯(lián)規(guī)則        C. 分類              D. 聚類
6、根據(jù)國家電網(wǎng)統(tǒng)計，近年因竊電導致的損失達上千萬元，通過什么數(shù)據(jù)分析方法可以識別竊電用戶呢？
A. 分類          B. 回歸              C. 時間序列          D. 關聯(lián)規(guī)則
7、淘寶中含有數(shù)以百萬計的商品圖片，其中“拍照購”“找同款”等應用可以根據(jù)用戶的要求快速準確檢索到相應的商品。這個主要使用了那種數(shù)據(jù)分析方法呢？
A. 分類          B. 回歸              C. 時間序列          D. 關聯(lián)規(guī)則
8、根據(jù)股票的當前價格、價格變化率、收盤波動率來預測未來股票的價格。以下那種機器學習算法可以實現(xiàn)呢？
A. ID3            B. Logistic               C. ARMA          D. FPGrowth
9、據(jù)國內(nèi)有關部門統(tǒng)計，電子郵件用戶平均每天發(fā)送的短信數(shù)量超過了3億條，在數(shù)量龐大的電子郵件背后，使用以下那個機器學習算法能快速識別垃圾郵件呢？
      A. Apriori            B. KNN             C. CURE               D. K-means
10、從2014年到2018年，某市房價逐年增長，可以通過以下那個機器學習算法實現(xiàn)該市下一年的房價預測呢？
A. ARIMA        B. CART            C. Apriori     D. Hierarchy

正確答案：1~5：CBCCA    6~10：AABBA

測試結果
答對3到以下：數(shù)據(jù)菜鳥
您的數(shù)學修養(yǎng)還有待提升，可以了解一下基礎的統(tǒng)計學和機器學習的算法原理。您可以體驗一下我們的TempoBI，不用任何數(shù)學基礎。只要了解自己的業(yè)務邏輯，跟畫圖一樣，將各種業(yè)務數(shù)據(jù)快速統(tǒng)計分析并圖表化呈現(xiàn)。內(nèi)置的同比、環(huán)比、預測、聚類，分分鐘讓您的業(yè)務分析別具一格。
答對3~6道題：英勇青銅
恭喜您半只腳已經(jīng)踏進“大數(shù)據(jù)分析”的大門了，您只需要借助智能建模工具，就可以輕松開展“機器學習建模”、“數(shù)據(jù)挖掘分析”了。
小T向您誠意推薦一款自助式數(shù)據(jù)探索工具——Tempo AI，您只需要知道，您需要解決的問題是“分類”還是“聚類”，就可以使用TempoAI構建專業(yè)的“數(shù)據(jù)挖掘模型”了。整個建模流程無需一行代碼，只需要簡單拖拽、配置就可以快速完成挖掘分析流程構建。分析算法選錯了，沒有關系；模型效果不好，沒有關系....系統(tǒng)自帶效果評估。而平臺內(nèi)置自動擇參、自動分類、自動回歸、自動聚類、自動時間序列等自學習功能，可以智能幫助您自動選擇最優(yōu)算法和參數(shù)，用起來更方便，而且效率更高哦！就算不懂各種算法的使用場景及優(yōu)缺點，您只需要拖拽特定的自學習功能（如：自動分類），系統(tǒng)會自動幫您篩選出最優(yōu)算法。自學習功能讓“挖掘小白”也能做出科學分析，這樣再也不會因為文科出身而被數(shù)據(jù)分析拒之門外啦！
答對7~9道題：數(shù)據(jù)高手
恭喜您已經(jīng)步入高手行列了，走在了許多人的前列。在掌握了許多機器學習算法的基礎上，您可以學習了解更為全面的數(shù)據(jù)挖掘知識，畢竟學海無涯嘛。
您可以靈活使用Tempo AI內(nèi)置的120多種算法，結合業(yè)務場景和數(shù)據(jù)特征，構建各種挖掘分析模型了！還可以嘗試一下文本挖掘功能哦，解析非結構數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)文本中蘊藏的規(guī)律和價值。拖拖拽拽，像串糖葫蘆一樣將平臺中文本分析的關鍵詞提取、情感分析、主旨話題分析等要素節(jié)點連接起來，就可將毫無邏輯的分離文本數(shù)據(jù)轉化為有價值的信息。這么簡單的操作，您不想熟練掌握嗎？反正小T是分析過周杰倫的歌都在唱些什么。
全部答對：最強王者
大神，請接受小T膜拜的眼神吧。10道題全對，傳說出的學霸終于現(xiàn)身啦。
高手之間的過招總能碰撞出火花。那您可以體驗一下Tempo AI的高級技能哦，多種深度學習算法，包括 DNN 回歸、DNN 分類、RNN 分類、RNN 回歸、LSTM 時序等深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型等待您的解鎖，更支持深度學習框架 TensorFlow，讓您自由發(fā)揮！您還可以使用平臺內(nèi)嵌的 R\Python\Java\Scala 任何一種語言，靈活擴展各種應用。TensorFlow、自定義算法功能....小T可是從來沒有用過，畢竟小T的段位可是沒有達到。各位專業(yè)人士們，可以通過將自己豐厚的知識儲備與全面、智能的分析平臺相結合，體驗更多更好的智能化分析。

是不是等不及想要試用TempoAI了，鏈接奉上（點此試用），趕緊體驗吧！

TCS《2017年全球趨勢年度報告》指出：“未來只有兩種公司，人工智能和不賺錢的。”AI時代，數(shù)據(jù)挖掘作為一項人人必會的技能，已經(jīng)成為立足新時代、新機遇的衡量標準之一。對于企業(yè)來說，用數(shù)據(jù)賦能業(yè)務，實現(xiàn)精細化運營是企業(yè)長足發(fā)展的必經(jīng)之路。精細化運營背景下，學會用數(shù)據(jù)分析來弄清用戶從哪里來、對什么感興趣、為什么流失尤為重要。
AI技術看似遙不可及，但有一點很重要，人工智能相關產(chǎn)品和服務正在快速經(jīng)歷"平民化"、"低價化"的進程。機器學習所必需的數(shù)據(jù)和算法，也正在以不同方式進入各企業(yè)觸手可及的范圍內(nèi)。Tempo AI作為一款人人可用的分析工具，秉持“智能、互動、增值”的設計理念，為用戶數(shù)據(jù)價值發(fā)現(xiàn)與應用提供強有力的支撐，幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值。
從測試到成績再到解決方案，關于數(shù)據(jù)挖掘，小T已經(jīng)給了您系統(tǒng)而全面的知識普及啦，您還在等什么呢？趕緊行動起來吧，一起來掘金吧！
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