1.数据挖掘需要哪些技能?源码
2.大数据就业方向是什么 工资高不高
3.Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型
4.机器学习的特征重要性究竟是怎么算的
数据挖掘需要哪些技能?
需要学习工程能力和算法能力。
工程能力：
（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，源码大的源码指 C++ 或者 Java ，小的源码指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言。
（ 2 ）开发平台： Linux ；建议：掌握常见的源码命令，掌握 Linux 下的源码源码游戏教程源码编译原理。
（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的源码数据结构以及操作。
算法能力：
（ 1 ）数学基础：概率论，源码数理统计，源码线性代数，源码随机过程，源码最优化理论。源码
（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的源码机器学习模型（线性回归，逻辑回归，源码 SVM ，源码感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）。
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大数据就业方向是什么 工资高不高
大数据专业毕业后学生就业三大方向：大数据系统研发类人才、大数据应用开发类人才、大数据分析类人才、数据分析师等。数据分析平均工资：月薪k。大数据专业毕业后就业方向是怎样的
一、大数据开发工程师
大数据开发平均工资：月薪k
大数据开发工程师主要是负责搭建整个技术框架，负责后台运行程序的整体设计。如同构建一栋大楼的整体框架一样。重要程度不言而喻。
职位描述：
1、构建分布式大数据服务平台，参与和构建公司包括海量数据存储、离线/实时计算、实时查询，大数据系统运维等系统;
2、服务各种业务需求，服务日益增长的美容源码 手机业务和数据量;
3、深入源码内核改进优化开源项目，解决各种hadoop、spark、hbase疑难问题，参与到开源社区建设和代码贡献。
二、Hadoop开发工程师
hadoop平均工资：月薪k
负责大数据系统研发工作，包括大规模非结构化数据业务模型构建、大数据存储、数据库架构设计以及数据库详细设计、优化数据库构架、解决数据库中心建设设计问题，还负责集群的日常运作、系统的监测和配置、Hadoop与其他系统的集成。
职位描述：
1.参与优化改进大型集团数据平台基础服务，参与日传输量超过百TB的数据传输体系优化，日处理量超过PB级别的数据处理平台改进，多维实时查询分析系统的构建优化;
2.分布式机器学习算法在数据平台的构建与优化(包括常见的LR、GBDT、FM、LDA、配件源码表Word2Vec及DNN等);
3.深入源码改进各种开源大数据项目(包括Hadoop、Spark、Kafka、HBase等)。
大数据专业就业前景怎么样
未来大数据领域的就业前景还是不错的，大数据的发展不仅会促进大数据领域自身的就业，也会促进与大数据相关领域的就业，比如物联网、云计算、人工智能等领域，这些领域也会受益于大数据的发展制度，从这个角度来看，大数据正在推动整个IT行业的发展。
大数据的就业前景十分广阔，从国防领域、互联网创业公司到金融机构，从零售金融到互联网电商，从医疗制造到交通检测，都需要大数据项目取做创新驱动。
Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型
大家好，我是东哥。
在信贷风控领域，景区导航源码评分卡模型是最为常见和经典的工具。评分卡通过为信贷客户分配分数，依据不同的业务场景（贷前、贷中、贷后和反欺诈）进行评估，最终通过设置阈值给出评估结果。与XGB等机器学习模型相比，评分卡通常采用逻辑回归，因为它具有很强的特征解释性，属于广义线性回归模型。
今天要介绍的是一个开源评分卡工具——toad，它提供了一条龙服务，包括数据探索、特征分箱、筛选、WOE转换、建模、评估、分数转换等过程，极大地简化了建模人员的工作。toad的基本操作可以通过pip安装完成。
首先，使用read_csv读取数据，了解数据概览。在测试数据中，有万条记录，包含个特征。数据的时间跨度为年5月至7月，我们将使用3月和4月的数据作为训练样本，5月、6月、7月的数据作为跨期样本（OOT）进行验证。
接下来，通过toad的EDA功能进行数据探索分析，包括统计性特征、缺失值、unique values等信息。在进行变量筛选时，可以使用toad的quality功能计算各种指标，如iv值、gini指数、熵等，结果按照iv值排序。对于数据量大或高维度数据，建议使用iv_only=True。同时，要删除主键、日期等高unique values且不用于建模的特征。
在完成初步筛选后，通过toad.selection.select函数进一步筛选变量，根据阈值设置进行特征选择，最终保留个变量，并得到筛选后的数据集和被删除的变量列表。
接下来是分箱过程，toad提供了多种分箱方法，包括等频分箱、等距分箱、卡方分箱、决策树分箱和最优分箱等。分箱结果对于WOE转换至关重要，toad支持数值型和离散型数据的分箱，并能单独处理空值。
在完成分箱后，进行WOE转换，将数据转换为更容易解释的分数形式。通过观察分箱结果并进行调整，确保WOE转换后的分数具有良好的单调性。
随后，应用逐步回归方法筛选特征，支持向前、向后和双向筛选。逐步回归通过使用sklearn的REF实现，通常情况下direction='both'效果最好。参数设置如正则化、样本权重等不在详细介绍范围内。
完成建模后，使用逻辑回归对数据进行拟合，并计算预测结果。风控模型常用评价指标包括KS、AUC、PSI等。toad提供了快速实现这些评价指标的方法。
评分卡转换是最后一步，将逻辑回归模型转换为标准评分卡，支持传入逻辑回归参数进行调整。
toad还支持GBDT编码，作为GBDT与LR建模的前置，以提高模型学习效果。
总结而言，toad提供了一套便捷的评分卡建模流程，大大简化了建模工作。在实际应用中，可以参考源码进行优化或扩展功能。
机器学习的特征重要性究竟是怎么算的
了解主流机器学习模型计算特征重要性的过程。常用算法包括xgboost、gbdt、randomforest、tree等，它们都能输出特征的重要性评分。本文将重点阐述xgboost和gbdt特征重要性计算方法。
xgboost计算特征重要性涉及到复杂的过程。在xgboost R API文档中能找到部分解释。在Python代码中，通过get_dump获取树规则，规则描述了特征在决策树中的使用情况。然而，原始的get_score方法输出的仅为统计值，包含权重、增益和覆盖度，未转换为百分比形式，这还不是真正的特征重要性得分。在xgboost的sklearn API中，feature_importance_方法对重要性统计量进行归一化处理，将之转换为百分比形式，计算分母为所有特征的重要性统计量之和。默认情况下，xgboost sklearn API计算重要性时使用importance_type="gain"，而原始get_score方法使用importance_type="weight"。
对于gbdt，首先查找BaseGradientBoosting类，得到feature_importances_方法的源码。进一步追踪至tree模块，发现特征重要性来源于tree_.compute_feature_importances()方法。关于gbdt评估特征重要性的标准，存在疑问：它是依据分裂前后节点的impurity减少量进行评估。impurity的计算标准取决于节点的分裂标准，如MSE或MAE，具体在_criterion.pyx脚本中有所说明。gbdt中的树都是回归树，因此计算impurity的标准适用于该类问题。
