数据分析算法-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析算法的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析算法的解答，让我们一起看看吧。

1. 数据分析十大算法？
2. 数据管理与分析可以搞算法吗？
3. 没学过离散数学如何才能看懂《数据结构与算法分析C语言描述》？
4. 为什么数据分析师招聘信息中更看中算法，较少重视行业和业务？

数据分析十大算法？

1、蒙特卡罗算法

2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法

3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题

4、图论算法

5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法

6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法

7、网格算法和穷举法

8、一些连续离散化方法

9、数值分析算法

10、图象处理算法

数据管理与分析可以搞算法吗？

可以。

数据分析通常有两种出路：对算法做深入的研究然后去做数据挖掘、对业务有比较深刻的理解然后转去做业务。除此之外，无其他出路。

而说实话，我不看好数据分析本身这个岗位。为什么不看好？首先我们对数据分析的工作做个拆解。

大部分的数据分析有50%的时间在取数，还有40%的时间在跟产品经理沟通：做AB实验以及做做效果回归，最后还有10%的时间在做探索性分析。现在在担任数据分析岗的，可以跳出来说一说是不是。

没学过离散数学如何才能看懂《数据结构与算法分析C语言描述》？

学习数据结构并不需要离散数学，我在编程的时候自学了数据结构，根本没学离散数学，相反，数据结构学的很溜，离散数学一点不懂，简单来说数据结构更像是编程中的技术细节，而离散数学更像是编程中的抽象科学，两者并没有紧密连接，简单来说，找工作靠的是数据结构，离散不重要

为什么数据分析师招聘信息中更看中算法，较少重视行业和业务？

数据挖掘工程师在日常工作中对各种商业模式都理解较好，不同行业情况类似，比如RFM模型，所以算法工程师更注重算法经验，行业经验也不是不重要，但不能成为一个算法工程师的核心评价标准。

到此，以上就是小编对于数据分析算法的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析算法的4点解答对大家有用。