本文目录

1. 数据挖掘、人工智能、模式识别等学科的公共数学基础有哪些
2. 社保数字化转型的思路和建议
3. 数据挖掘平台哪些比较好
4. 公共事业管理运用什么大数据预处理吗

数据挖掘、人工智能、模式识别等学科的公共数学基础有哪些

作为一个普通的人工智能工程师，不是所有的数学都需要。但是更多的数学知识和能力从来不是多余的。从本质上讲，机器学习的算法核心还是数学，人工智能的覆盖面更广泛一些，需要了解一些逻辑。对于数据挖掘、人工智能、模式识别主要是高等数学（微积分、优化）、线性代数、概率与统计这三门是非常重要而且必要的数学基础。

很难相信不懂什么是高斯分布可以用贝叶斯方法做推理，不懂线性代数可以理解高维空间流形，不懂微积分可以理解反向传播，和不懂优化能理解SVM.这些必要的数学基础，也是一般教授在教机器学习和数据挖掘中一次次被复习的内容。甚至很多课程要花大量的时间，确定学生有这样的基础。

当然，如果你有离散数学、复变函数、图论、运筹学等基础是更完美的，很多机器学习中的难点都可以迎刃而解。当然，如果你想深耕到统计机器学习理论的时候，可以在测度论、DecisionTheory,Stochasticprocess(随机过程)方面了解更多。如果做InductiveLogicProgramming(ILP),和知识图谱，可以学习First-orderlogic，多值逻辑甚至模糊逻辑。如果涉及到经济或社会方面，可以学习博弈论（GameTheory），很多最新的研究是基于计算博弈的。

社保数字化转型的思路和建议

社保数字化转型思路和建议如下：

(1)明确数字化转型的目标和方向，制定详细的数字化转型计划和时间表。

(2)加强组织和人才建设，建立专业的数字化团队，提升员工的数字化技能和素养。

(3)推进信息化基础设施的建设，包括网络、硬件、软件等方面的升级和更新，以提高信息化管理和服务水平。

(4)加强数据管理和分析，建立数据中心和数据仓库，利用大数据和人工智能等技术，深入挖掘和分析数据，为业务决策和服务提供支持。

(5)推进业务流程再造和业务创新，利用数字化技术和平台，优化和重构业务流程，提高效率和服务质量，同时开展新业务的探索和创新。

(6)加强安全管理和风险控制，建立健全的信息安全管理制度和机制，加强网络安全和数据保护，防范和应对各种安全风险和威胁。

需要注意的是，社保数字化转型是一个长期和复杂的过程，需要坚持创新和实践，不断总结和调整，才能取得良好的效果和成果。

数据挖掘平台哪些比较好

不知道楼主需要的平台是指什么，我这里推荐一个

Kaggle可以说是众多数据挖掘分析学习者的一个学习平台了。

Kaggle成立于2010年，是一个进行数据发掘和预测竞赛的在线平台。从公司的角度来讲，可以提供一些数据，进而提出一个实际需要解决的问题；从参赛者的角度来讲，他们将组队参与项目，针对其中一个问题提出解决方案，最终由公司选出的最佳方案可以获得5K-10K美金的奖金。

除了比赛还可以接项目做，从某种角度来讲，大家可以把它理解为一个众包平台，类似国内的猪八戒。但是不同于传统的低层次劳动力需求，Kaggle一直致力于解决业界难题，因此也创造了一种全新的劳动力市场——不再以学历和工作经验作为唯一的人才评判标准，而是着眼于个人技能，为顶尖人才和公司之间搭建了一座桥梁。

里面的学习资源还是比较多的。

推荐几篇非常好的文章，里面手把手的教了大家入门级的三个经典练习项目，供大家学习。

1.Titanic（泰坦尼克之灾）

中文教程：逻辑回归应用之Kaggle泰坦尼克之灾

英文教程：AnInteractiveDataScienceTutorial

2.HousePrices:AdvancedRegressionTechniques（房价预测）

中文教程：Kaggle竞赛—2017年房价预测

英文教程：HowtogettoTOP25%withSimpleModelusingsklearn

3.DigitalRecognition（数字识别）

中文教程：大数据竞赛平台—Kaggle入门

英文教程：InteractiveIntrotoDimensionalityReduction

公共事业管理运用什么大数据预处理吗

公共事业管理专业的分析概括需要用到大数据的统计，从而到处公共事业的发展规律。通过大数据进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

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从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

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