sqlserver决策树,数据库决策树

如何将非结构化数据转化为结构化数据

随着机器学习的发展，过去传统的结构化数据分析方法已经不能满足我们的需求了。如何在神经网络中利用非结构化数据是很重要的一点。所以很多研究者致力于将非结构化数据处理成结构化数据的工具开发。将非结构化数据转化为结构化数据有以下几个方法：

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1. 传统方法——树

虽然绝大多数数据是非结构化格式的，但是结构化数据普遍存在于各类商业应用软件和系统中，例如产品数据存储，交易日志，ERP和CRM 系统中都存在大量结构化数据，这些结构化数据仍应用着陈旧的数据技术处理，如基于规则的系统，决策树等。这样的方法需要人工进行特征提取，操作繁琐且需要耗费大量人力进行数据标签。

非结构化数据，也就是通常使用的杂乱无章的文本数据。非结构化数据通常是不能用结构化数据的常规方法以传统方式进行分析或处理的，所以这也成为AI领域一个常见的难题，要理解非结构化数据通常需要输入整段文字，以识别其潜在的特征，然后查看这些特征是否出现在池中的其他文本中。因此，在处理此类任务时，深度学习以其出色的特征提取能力一骑绝尘，于是所有人都开始想着把神经网络用在结构化数据上——建个全连接层，把每一列的内容作为输入，再有一个确定好的标签，就可以进行训练和推理了。

2. 新型利器——深度学习

需要寻找结构化数据的语义，目前要解决的问题主要有：

①数据清洗。要在结构化数据 AI 应用上有所成果，首先需要解决人工数据清洗和准备的问题，找到极少或者没有人为干预的自动化方法，才能使得这一应用可落地可拓展。

②异构数据。处理结构化数据的其中一大挑战在于，结构化数据可能是异构的，同时组合了不同类型的数据结构，例如文本数据、定类数据、数字甚至图像数据。其次，数据表有可能非常稀疏。想象一个 100 列的表格，每列都有 10 到 1000 个可能值（例如制造商的类型，大小，价格等），行则有几百万行。由于只有一小部分列值的组合有意义，可以想象，这个表格可能的组合空间有多么「空」。

③语义理解。找到这些结构化数据的语义特征。处理结构化数据并不仅仅依赖于数据本身的特征 (稀疏，异构，丰富的语义和领域知识），数据表集合 (列名，字段类型，域和各种完整性约束等）可以解码各数据块之间的语义和可能存在的交互的重要信息。也就是说，存储在数据库表中的信息具有强大的底层结构，而现有的语言模型（例如 BERT）仅受过训练以编码自由格式的文本。

3. 结构化数据清洗

除了某些特定的需求外，经过预处理之后的结构化数据，应该满足以下特点：

①所有值都是数字–机器学习算法取决于所有数据都是数字；

②非数字值（在类别或文本列中的内容）需要替换为数字标识符；

③标识并清除具有无效值的记录；

④识别并消除了无关的类别；

⑤所有记录都需要使用相同的一致类别。

数据挖掘中的数据预处理技术有哪些，它们分别适用于哪些场合

一、数据挖掘工具分类数据挖掘工具根据其适用的范围分为两类：专用挖掘工具和通用挖掘工具。专用数据挖掘工具是针对某个特定领域的问题提供解决方案，在涉及算法的时候充分考虑了数据、需求的特殊性，并作了优化。对任何领域，都可以开发特定的数据挖掘工具。例如，IBM公司的AdvancedScout系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合。特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较高。通用数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型。例如，IBM公司Almaden研究中心开发的QUEST系统，SGI公司开发的MineSet系统，加拿大SimonFraser大学开发的DBMiner系统。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。二、数据挖掘工具选择需要考虑的问题数据挖掘是一个过程，只有将数据挖掘工具提供的技术和实施经验与企业的业务逻辑和需求紧密结合，并在实施的过程中不断的磨合，才能取得成功，因此我们在选择数据挖掘工具的时候，要全面考虑多方面的因素，主要包括以下几点：(1)可产生的模式种类的数量：分类，聚类，关联等(2)解决复杂问题的能力(3)操作性能(4)数据存取能力(5)和其他产品的接口三、数据挖掘工具介绍：1.QUESTQUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点：提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。各种开采算法具有近似线性计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。为各种发现功能设计了相应的并行算法。2.MineSetMineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点：MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。3.DBMinerDBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。提出了一种交互式的类SQL语言——数据开采查询语言DMQL。能与关系数据库平滑集成。实现了基于客户/服务器体系结构的Unix和PC（Windows/NT）版本的系统。4.IntelligentMiner由美国IBM公司开发的数据挖掘软件IntelligentMiner是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件系列,它包括IntelligentMinerforData和IntelligentMinerforText。IntelligentMinerforData可以挖掘包含在数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行数据挖掘。它已经成功应用于市场分析、诈骗行为监测及客户联系管理等；IntelligentMinerforText允许企业从文本信息进行数据挖掘，文本数据源可以是文本文件、Web页面、电子邮件、LotusNotes数据库等等。5.SASEnterpriseMiner这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖掘工具，比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运研究中的应用。SASEnterpriseMiner是一种通用的数据挖掘工具，按照"抽样--探索--转换--建模--评估"的方法进行数据挖掘。可以与SAS数据仓库和OLAP集成，实现从提出数据、抓住数据到得到解答的"端到端"知识发现。6.SPSSClementineSPSSClementine是一个开放式数据挖掘工具，曾两次获得英国政府SMART创新奖，它不但支持整个数据挖掘流程，从数据获取、转化、建模、评估到最终部署的全部过程，还支持数据挖掘的行业标准--CRISP-DM。Clementine的可视化数据挖掘使得"思路"分析成为可能，即将集中精力在要解决的问题本身，而不是局限于完成一些技术性工作（比如编写代码）。提供了多种图形化技术，有助理解数据间的关键性联系，指导用户以最便捷的途径找到问题的最终解决法。7.数据库厂商集成的挖掘工具SQLServer2000包含由Microsoft研究院开发的两种数据挖掘算法：Microsoft决策树和Microsoft聚集。此外，SQLServer2000中的数据挖掘支持由第三方开发的算法。Microsoft决策树算法：该算法基于分类。算法建立一个决策树，用于按照事实数据表中的一些列来预测其他列的值。该算法可以用于判断最倾向于单击特定标题（banner）或从某电子商务网站购买特定商品的个人。Microsoft聚集算法：该算法将记录组合到可以表示类似的、可预测的特征的聚集中。通常这些特征可能是隐含或非直观的。例如，聚集算法可以用于将潜在汽车买主分组，并创建对应于每个汽车购买群体的营销活动。，SQLServer2005在数据挖掘方面提供了更为丰富的模型、工具以及扩展空间。包括：可视化的数据挖掘工具与导航、8种数据挖掘算法集成、DMX、XML/A、第三方算法嵌入支持等等。OracleDataMining(ODM)是Oracle数据库10g企业版的一个选件，它使公司能够从最大的数据库中高效地提取信息并创建集成的商务智能应用程序。数据分析人员能够发现那些隐藏在数据中的模式和内涵。应用程序开发人员能够在整个机构范围内快速自动提取和分发新的商务智能—预测、模式和发现。ODM针对以下数据挖掘问题为Oracle数据库10g提供支持：分类、预测、回归、聚类、关联、属性重要性、特性提取以及序列相似性搜索与分析(BLAST)。所有的建模、评分和元数据管理操作都是通过OracleDataMining客户端以及PL/SQL或基于Java的API来访问的，并且完全在关系数据库内部进行。IBMIntelligentMiner通过其世界领先的独有技术，例如典型数据集自动生成、关联发现、序列规律发现、概念性分类和可视化呈现，它可以自动实现数据选择、数据转换、数据发掘和结果呈现这一整套数据发掘操作。若有必要，对结果数据集还可以重复这一过程，直至得到满意结果为止。现在，IBM的IntelligentMiner已形成系列，它帮助用户从企业数据资产中识别和提炼有价值的信息。它包括分析软件工具----IntelligentMinerforData和IBMIntelligentMinerforText，帮助企业选取以前未知的、有效的、可行的业务知识----如客户购买行为，隐藏的关系和新的趋势，数据来源可以是大型数据库和企业内部或Internet上的文本数据源。然后公司可以应用这些信息进行更好、更准确的决策，获得竞争优势。

常用的数据分析工具有哪些？

1.QUEST

QUEST是IBM公司Almaden研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点：

提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。

各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。

算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。

为各种发现功能设计了相应的并行算法。

2.MineSet

MineSet是由SGI公司和美国Standford大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet有如下特点：

MineSet以先进的可视化显示方法闻名于世。

提供多种 萃诰蚰J健0 ǚ掷嗥鳌⒒毓槟J健⒐亓 嬖颉⒕劾喙椤⑴卸狭兄匾 取?br

支持多种关系数据库。可以直接从Oracle、Informix、Sybase的表读取数据，也可以通过SQL命令执行查询。

多种数据转换功能。在进行挖掘前，MineSet可以去除不必要的数据项，统计、集合、分组数据，转换数据类型，构造表达式由已有数据项生成新的数据项，对数据采样等。

操作简单、支持国际字符、可以直接发布到Web。

3.DBMiner

DBMiner是加拿大SimonFraser大学开发的一个多任务数据挖掘系统，它的前身是DBLearn。该系统设计的目的是把关系数据库和数据开采集成在一起，以面向属性的多级概念为基础发现各种知识。DBMiner系统具有如下特色：

能完成多种知识的发现：泛化规则、特性规则、关联规则、分类规则、演化知识、偏离知识等。

综合了多种数据开采技术：面向属性的归纳、统计分析、逐级深化发现多级规则、元规则引导发现等方法。

电脑上专用的英文词汇都有那些？

All) level “（全部）”级别 action 操作 active statement 活动语句 active voice 主动语态 ActiveX Data Objects ActiveX 数据对象 ActiveX Data Objects (Multidimensional) (ADO MD) ActiveX 数据对象（多维）(ADO MD) ad hoc connector name 特殊连接器名称 add-in 加载项 adjective phrasing 形容词句式 ADO ADO ADO MD ADO MD adverb 副词 aggregate function 聚合函数 aggregate query 聚合查询 aggregation 聚合 aggregation prefix 聚合前缀 aggregation wrapper 聚合包装 alert 警报 alias 别名 aliasing 命名别名 All member “全部”成员 American National Standards Institute (ANSI) 美国国家标准学会 (ANSI) Analysis server 分析服务器 ancestor 祖先 annotational property 批注属性 anonymous subscription 匿名订阅 ANSI ANSI ANSI to OEM conversion ANSI 到 OEM 转换 API API API server cursor API 服务器游标 application programming interface (API) 应用程序接口 (API) application role 应用程序角色 archive file 存档文件 article 项目 atomic 原子的 attribute 特性 authentication 身份验证 authorization 授权 automatic recovery 自动恢复 autonomy 独立 axis 轴 backup 备份 backup device 备份设备 backup file 备份文件 backup media 备份媒体 backup set 备份集 balanced hierarchy 均衡层次结构 base data type 基本数据类型 base table 基表 batch 批处理 bcp files bcp 文件 bcp utility bcp 实用工具 bigint data type bigint 数据类型 binary data type binary 数据类型 binary large object 二进制大对象 binding 绑定 bit data type bit 数据类型 bitwise operation 按位运算 BLOB BLOB blocks 块 Boolean 布尔型 browse mode 浏览模式 built-in functions 内置函数 business rules 业务规则 cache aging 高速缓存老化数据清除 calculated column 计算列 calculated field 计算字段 calculated member 计算所得成员 calculation condition 计算条件 calculation formula 计算公式 calculation pass 计算传递 calculation subcube 计算子多维数据集 call-level interface (CLI) 调用级接口 (CLI) candidate key 候选键 cascading delete 级联删除 cascading update 级联更新 case 事例 case key 事例键 case set 事例集 cell 单元 cellset 单元集 certificate 证书 change script 更改脚本 changing dimension 可更改维度 char data type char 数据类型 character format 字符格式 character set 字符集 CHECK constraints CHECK 约束 checkpoint 检查点 child 子代 classification 分类 clause 子句 CLI CLI client application 客户端应用程序 client cursor 客户端游标 clustered index 聚集索引 clustering 聚集 code page 代码页 collation 排序规则 column 列 column filter 列筛选 column-level collation 列级排序规则 column-level constraint 列级约束 COM COM command relationship 命令关系 commit 提交 comparative form 比较级 Component Object Model (COM) 组件对象模型 (COM) composite index 组合索引 composite key 组合键 computed column 计算列 COM-structured storage file COM 结构化存储文件 concatenation 串联 concurrency 并发 conjunction 连词 connection 连接 constant 常量 constraint 约束 continuation media 延续媒体 control-break report 控制中断报表 control-of-flow language 控制流语言 correlated subquery 相关子查询 CPU busy CPU 忙 crosstab query 交叉表查询 cube 多维数据集 cube file 多维数据集文件 cube role 多维数据集角色 cursor 游标 cursor data type cursor 数据类型 cursor library 游标库 custom rollup 自定义汇总 custom rule 自定义规则 data block 数据块 data connection 数据连接 Data Control Language (DCL) 数据控制语言 (DCL) data definition 数据定义 data definition language (DDL) 数据定义语言 (DDL) data dictionary 数据字典 data dictionary view 数据字典视图 data explosion 数据爆炸 data file 数据文件 data integrity 数据完整性 data lineage 数据沿袭 data manipulation language (DML) 数据操作语言 (DML) data mart 数据集市 data member 数据成员 data modification 数据修改 data pump 数据抽取 data scrubbing 数据清理 data source 数据源 data source name (DSN) 数据源名称 (DSN) data type 数据类型 data warehouse 数据仓库 database 数据库 database catalog 数据库目录 database diagram 数据关系图 database file 数据库文件 database language 数据库语言 database object 数据库对象 database owner 数据库所有者 database project 数据库工程 database role 数据库角色 database schema 数据库架构 database script 数据库脚本 data-definition query 数据定义查询 dataset 数据集 datetime data type datetime 数据类型 DBCS DBCS DCL DCL DDL DDL deadlock 死锁 decimal data type decimal 数据类型 decision support 决策支持 decision tree 决策树 declarative referential integrity (DRI) 声明引用完整性 (DRI) default 默认值 DEFAULT constraint 默认约束 default database 默认数据库 default instance 默认实例 default language 默认语言 default member 默认成员 default result set 默认结果集 Delete query 删除查询 delimiter 分隔符 denormalize 使非规范化 density 密度 deny 拒绝 dependencies 相关性 descendant 后代 destination object 目的对象 device 设备 dictionary entry 字典条目 differential database backup 差异数据库备份 dimension 维度 dimension hierarchy 维度层次结构 dimension table 维度表 direct connect 直接连接 direct object 直接对象 direct response mode 直接响应模式 dirty pages 脏页 dirty read 脏读 distribute 分发 distributed query 分布式查询 distribution database 分发数据库 distribution retention period 分发保持期 Distributor 分发服务器 DML DML domain 域 domain integrity 域完整性 double-byte character set (DBCS) 双字节字符集 (DBCS) DRI DRI drill down/drill up 深化/浅化 drill through 钻取 DSN DSN DSN-less connection 无 DSN 连接 DTS package DTS 包 DTS package template DTS 包模板 dump 转储 dump file 转储文件 dynamic cursor 动态游标 dynamic filter 动态筛选 dynamic locking 动态锁定 dynamic recovery 动态恢复 dynamic snapshot 动态快照 dynamic SQL statements 动态 SQL 语句 encrypted trigger 加密触发器 encryption 加密 English Query English Query English Query application English Query 应用程序 entity 实体 entity integrity 实体完整性 enumeration 枚举 equijoin 同等联接 error log 错误日志 error state number 错误状态号 escape character 转义符 exclusive lock 排它锁 explicit transaction 显式事务 expression 表达式 extended stored procedure 扩展存储过程 extent 扩展 fact 事实 fact table 事实数据表 Federal Information Processing Standard (FIPS) 联邦信息处理标准 (FIPS) fetch 提取 field 字段 field length 字段长度 field terminator 字段终止符 file 文件 file DSN 文件 DSN file storage type 文件存储类型 filegroup 文件组 fill factor 填充因子 filter 筛选 filtering 筛选 FIPS FIPS firehose cursor 流水游标 firehose cursors 流水游标 fixed database role 固定数据库角色 fixed server role 固定服务器角色 FK FK flattened interface 平展界面 flattened rowset 平展行集 float data type float 数据类型 foreign key (FK) 外键 (FK) foreign table 外表 forward-only cursor 只进游标 fragmentation 碎片 full outer join 完整外部联接 full-text catalog 全文目录 full-text enabling 全文启用 full-text index 全文索引 full-text query 全文查询 full-text service 全文服务 function 函数 global default 全局默认值 global properties 全局属性 global rule 全局规则 global subscriptions 全局订阅 global variable 全局变量 grant 授权 granularity 粒度 guest 来宾 heterogeneous data 异类数据 hierarchy 层次结构 HOLAP HOLAP homogeneous data 同类数据 hop 跃点 horizontal partitioning 水平分区 HTML HTML huge dimension 巨型维度 hybrid OLAP (HOLAP) 混合 OLAP (HOLAP) Hypertext Markup Language (HTML) 超文本标记语言 (HTML) identifier 标识符 identity column 标识列 identity property 标识属性 idle time 空闲时间 IEC IEC image data type image 数据类型 immediate updating 即时更新 immediate updating Subscribers 即时更新订阅服务器 immediate updating subscriptions 即时更新订阅 implicit transaction 隐性事务 implied permission 暗示性权限 incremental update 增量更新 index 索引 index ORing 索引或运算 index page 索引页 indirect object 间接宾语 information model 信息模型 initial media 初始化媒体 initial snapshot 初始化快照 inner join 内联接 input member 输入成员 input set 输入集 input source 输入源 insensitive cursor 不感知游标 Insert query 插入查询 Insert values query 插入值查询 instance 实例 int (integer) data type int (integer) 数据类型 integer 整型 integrated security 集成安全性 integrity constraint 完整性约束 intent lock 意向锁 interactive structured query language (ISQL) 交互式结构化查询语言 (ISQL) interface 接口 interface implication 接口含义 internal identifier 内部标识符 International Electrotechnical Commission (IEC) 国际电子技术委员会 (IEC) International Organization for Standardization (ISO) 国际标准化组织 (ISO) Internet-enabled 可支持 Internet 的 interprocess communication (IPC) 进程间通讯 (IPC) IPC IPC irregular form 不规则形式 irregular form type 不规则形式类型 irregular noun 不规则名词 irregular verb 不规则动词 ISO ISO isolation level 隔离级别 ISQL ISQL job 作业 join 联接 join column 联接列 join condition 联接条件 join field 联接字段 join filter 联接筛选 join operator 联接运算符 join path 联接路径 join table 联接表 junction table 连接表 kernel 核心 key 键 key column 键列 key range lock 键范围锁 keyset-driven cursor 键集驱动游标 keyword 关键字 large level 大级别 latency 滞后时间 LCID LCID leaf 叶 leaf level 叶级 leaf member 叶成员 left outer join 左向外联接 level 级别 level hierarchy 级别层次结构 library 库 linked cube 链接多维数据集 linked server 链接服务器 linked table 链接表 linking table 链接表 livelock 活锁 local cube 本地多维数据集 local Distributor 本地分发服务器 local group 本地组 local login identification 本地登录标识 local server 本地服务器 local subscription 本地订阅 local variable 局部变量 locale 区域设置 locale identifier (LCID) 区域设置标识符 (LCID) lock 锁 lock escalation 锁升级 log file 日志文件 logical name 逻辑名称 logical operators 逻辑运算符 logical_join 逻辑联接 login (account) 登录（帐户） login security mode 登录安全模式 lookup table 查找表

怎样用sql server2008进行决策树算法的数据挖掘并将结果呈现到vs

一般来说，总体可以归为3种类型： 字符： char，varchar，nchar，nvarchar 数字： int，decimal，numeric，float，money 时间： datetime，date，time用惯oracle的人，一般只用3种类型： varchar2，可以认为对应sqlserver的varchar number，可以认为对应sqlserver的numeric date，对应sqlserver的datetime所以，你如果搞不明白那么多数据类型，就用这三种类型。

如何成为一名顶级战斗力的数据分析师

一、公软件1）熟练使用excel，Access，Visio等MSOffice公软件，可以制作相关的原型；（MS即microsoft微软，MSOffice是微软提供的系列软件，Word，Excel，PowerPoint，Access，OutLook，Publisher，InfoPath这7个公软件中，常用的是前4个。）2）重点掌握EXCEL表，会使用高级功能，能快速制作报表，熟练使用EXCELVBA；二、数据分析软件及方法1）熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件，熟悉各种网站分析软件的应用，如GoogleAnalytics、百度统计、Omniture等；2）具备相关数据分析软件的使用经验SPSS\SAS\EVIEW\STATA\R\Weka……3）至少精通使用IBMIntelligentMiner、SASEnterpriseMiner、SPSSClementine、LEVEL5Quest、SGI、WinRosa、ExcelVBA、S-plus、Matlab、SSIS等等常见数据挖掘软件中的一个进行数据挖掘的开发工作；4）熟练使用至少一种网站流量分析工具（GoogleAnalytics、Webtrends、百度统计等），并掌握分析工具的部署、配置优化和权限管理；5）精通一种或多种数据挖掘算法（如聚类、回归、决策树等）；6）熟悉维基编辑者优先；7）使用软件的要求；（7.1）掌握数据分析、挖掘方法，具备使用Excel、SQL、SPSS/SAS、Powerpoint等工具处理和分析较大量级数据的能力；（7.2）能够综合使用各种数理统计、数据分析、制表绘图等软件进行图表、图像以及文字处理；（7.3）掌握常用的数据统计、分析方法，有敏锐的洞察力和数据感觉，优秀的数据分析能力；（7.4）能够综合使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘、制表绘图等软件进行具有基本数据美感的图表、图像以及文字处理。三、数据库语言1）熟悉Linux操作系统及至少一种脚本语言(Shell/Perl/Python)；2）熟练掌握C/C++/Java中的一种，有分布式平台（如Hadoop）开发经验者优先；3）熟悉数据库原理及SQL基本操作；（3.1）了解Mysql，postgresql，sqlserver等数据库原理，熟悉SQL，具备很强的学习能力，写过程序，会perl，python等脚本语言者优先；（3.2）熟练应用mysql的select，update等sql语句；4）熟悉sqlserver或其他主流数据库，熟悉olap原理；5）熟悉Oracle或其他大型数据库。四、思维能力等方面1）具备良好的行业分析、判断能力、及文字表达能力；2）沟通、协调能力强，有较高的数据敏感性及分析报告写作能力；3）理解网站运营的常识，能从问题中引申出解决方案，提供设计改进建议；4）具有良好经济学、统计学及相关领域的理论基础，熟悉数理统计、数据分析或市场研究的工作方法，具有较强的数据分析能力；5）熟悉数据分析与数理统计理论，具有相关课程研修经历。五、其他要求1）较强的英文听说读写能力，英语6级以上；2）文笔良好；3）了解seo,sem优先；4）知识要求：同时具备统计学、数据库、经济学三个领域的基础知识；英语四级或以上、熟悉指标英文名称；具备互联网产品设计知识；5）具有深厚的数据分析、数据挖掘理论知识，深入了解相关技术；能熟练使用至少一种统计分析或数据挖掘工具。