"实习经历与数据挖掘技能鉴定"

数据挖掘实习报告 这份实习报告总结了作者在半年的数据挖掘实习中所获得的经验和技能。通过实习的锻炼，作者不仅得到了系统和全面的实践机会，还学到了许多无法在书本上学得的知识和技能。 在实习期间，作者尽量将理论与实践相结合，并能够遵守工作纪律，准时完成领导交办的任务。在实习鉴定中，作者参与了整个数据分析工作流程，包括数据获取、数据清洗、数据报表的制定以及模型的建立和监控等，从而深入了解了数据分析岗位的实际操作。 实习初期，作者被安排参与了数据获取的工作，主要是编写SQL代码，在Linux上使用Perl语言调用获取数据。作者开始时认为这份工作很简单，因为对SQL语言有较多的了解。然而，实际操作中，当数据量达到几百兆甚至上GB级别时，所学的SQL知识已经无法解决问题。通过向项目经理学习，作者学会了使用分层次操作等速度较快的SQL技巧。通过这个经历，作者充分认识到自己所学的知识远远不够。 完成数据获取阶段后，项目经理安排了数据清洗和数据报表制定的相关工作。刚开始接到这份工作时，作者对数据清洗并没有太多认识，认为可以按照《数据挖掘》教材中的步骤进行操作。然而，在项目经理的指导下，作者了解到在进行数据清洗之前，首先要对项目业务有一定的了解，只有清晰了解业务数据的来源和实际意义，才能确定哪些数据是极端值，哪些数据是异常的，以及在报表制定或分析模型时需要排除的数据等。同时，在制定数据报表的过程中，作者还学习了许多Excel函数的使用、透视表的使用以及PPT报告的书写等技巧。 在实习的后三个月中，作者开始接触到模型的分析和监控工作。在学习《机器学习》和《数据挖掘》等书本时，作者对各种分类模型有了更多的认识，并认为准确率高的模型才是好模型。在实际运用统计模型之前，项目经理先向实习生介绍了常用的分类模型以及具体的使用方法。其中，逻辑回归模型和决策树模型是常用的分类模型，回归分析和时间序列模型也被广泛应用。 总之，通过这次数据挖掘实习，作者不仅学到了书本上没有的知识和技能，还得到了全面的实践锻炼。作者意识到所学的知识远远不够，但也认识到自己在数据分析领域有了进一步的发展空间，并且对未来的职业规划有了更清晰的认识。作者表示将继续深入学习和探索数据挖掘领域，并希望在将来能够更好地应用所学的技能和知识。