2019年咨詢工程師考試教材和考試大綱已經公布，想要報考2019年咨詢工程師考試的小伙伴們近期要抓緊時間開始備考了。建設工程教育網將持續(xù)為大家分享2019年咨詢工程師考試考點知識點，助力學員2019年咨詢工程師考試！

　　2019年咨詢工程師考試共分為《項目決策分析與評價》、《工程項目組織與管理》、《宏觀經濟政策與發(fā)展規(guī)劃》和《現代咨詢方法與實務》四個科目。

　　下面是2019年咨詢工程師考試《現代咨詢方法與實務》科目的第二章考點：數據分析與挖掘，希望對大家的備考有所幫助！查看更多：2019年咨詢工程師方法與實務第二章考點匯總

　　數據分析與挖掘

　　1.概述

　　信息分析的用途：

　　跟蹤：及時了解各領域新動向、新發(fā)展，從而發(fā)現問題、提出問題。

　　比較：比較各種事物的內部矛盾之后，從而提出問題、確定目標、擬訂方案并作出選擇。

　　預測：利用已掌握的信息、知識和手段，推斷事物的未來或未知方面。

　　評價：進行評價時應選擇合適的變量和評價指標，應當考慮評價對象之間的可比性。

　　定性分析：邏輯推理；

　　定量分析：建立數學模型，計算，求解。

　　數據分析的對象包括：

　　2.數據統(tǒng)計分析

　　數據分析的工作（階段）有哪些？

　　（1）選擇數字特征；

　?。?）收集并整理數據；

　?。?）計算數字特征；

　?。?）建立模型；

　　（5）檢驗模型誤差；

　?。?）利用模型預測；

　　（7）評價統(tǒng)計與預測結果。

　　記憶：

　　選擇、整理、計算、建模、檢驗、預測、評價

　　3.時間數據分析方法

　　是按時序排列的一組來自同一現象的觀察值。

　?。?）時間序列成分

　　（2）時間序列建模

　　1）取得時間序列樣本。

　　2）將樣本點畫成圖，進行相關分析。

　　3）模式識別與擬合。

　　4）預測未來。

　　時間序列常用模型：

　?。?）ARMA模型

　?。?）回歸模型

　　4.大數據系統(tǒng)和數據挖掘技術

　?。?）大數據

　　大數據常以萬億或EB衡量，且種類多、實時性強，蘊藏的商業(yè)價值大。很多現有的新或舊的信息基礎設施、工具和技術可用來開發(fā)和利用大數據中蘊藏的價值。

　?。?）數據挖掘

　　數據挖掘與數據分析不同，區(qū)別在于：

　　1）處理工作量；（多與少的區(qū)別）

　　2）制約條件；（數據挖掘不做假設，自動建立方程）

　　3）處理對象；（數據挖掘對象類型繁多）

　　4）處理結果。（數據挖掘的結果不易解釋，著眼于預測未來，并提出決策建議）

　?。?）數據挖掘步驟

　　網絡信息挖掘具體步驟如下：

　　1）確立目標樣本。

　　2）提取特征信息。

　　3）網絡信息獲取。

　　4）信息特征匹配。

　　以上就是今天的《現代咨詢方法與實務》科目的第二章考點分享。2019年咨詢工程師考試將于2019年4月13日、14日舉行，在2019年咨詢工程師考試前，建設工程教育網將持續(xù)為大家分享一些高分備考經驗以及備考純干貨。更多2019年咨詢工程師考試備考資料，盡在建設工程教育網咨詢工程師欄目！