漳州职业技术学院 春考大数据技术与应用专业毕业后会分配工作吗

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漳州职业技术学院现有国家示范性重点专业6个，国家提升专业服务能力建设专业2个，省级精品专业7个，省级示范专业12个，省级高校创新创业教育改革试点专业3个，福建省高职院校专业建设质量评价位列全省第几的专业18个；高等职业学校骨干教师培训基地1个；全国高校职业发展与就业指导示范课程1门，省级精品课程29门，省级高校创新创业教育改革精品资源共享课程4门，“十二五”职业教育国家规划教材8本，特色工作页19本；省级高职教学改革综合试验项目2个，省级教育改革试点项目6个，省级高校教学改革研究项目5个；现代学徒制试点1个，省级现代学徒制项目7个，省级“二元制”改革专业2个；省级教学团队7个，省级教学名师10名,省级专业带头人16名；教学成果奖二等奖1项，省级教学成果奖特等奖2项、一等奖3项、二等奖6项。

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大数据知识点：什么类型的模式可以挖掘?

数据挖掘功能用于指定数据挖掘任务发现的模式，一般而言， 这些任务可以分为两类:描述性和预测性。描述性挖掘任务刻画目标数据中数据的一般性质，预测性挖掘任务在当前数据上进行归纳，以便进行预测。

(1)类/概念描述:特征化与区分；数据可以与类或概念相关联。数据特征化是目标类数据的一般特性或特征的汇总。将数据汇总和特征化的方法:基于统计度量和图的简单数据汇总、基于数据立方体的OLAP上卷操作、面向属性的归纳技术。数据特征的输出可以用多种形式提供:饼图、条图、曲线、多位数据立方体、多维表;数据区分是将目标类数据对象的一般特性与一个或多个对比类对象的一般特性进行比较。

(2)挖掘频繁模式、关联和相关性；频繁模式包括频繁项集(基础)、频繁子序列和频繁子结构。

(3)用于预测分析的分类与回归；分类预测类别标号，而回归建立连续值函数模型。回归分析是较常用的数值预测统计学方法，相关分析可能需要在分类和回归之前进行，它试图识别与分类和回归过程显著相关的属性。

(4)聚类分析；聚类分析数据对象，而不考虑类标号。

(5)离群点分析；大部分数据挖掘都将离群点作为噪声或异常而丢弃，然而在一些应用 中可以做离群点分析或异常挖掘

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