研一讀的管理會計想學數(shù)據(jù)挖掘？

我自己本科和研究生學的都是統(tǒng)計學，工作之后一直做的是數(shù)據(jù)分析和挖掘相關的工作。我自己基于對數(shù)據(jù)挖掘的理解簡單回答一下這個問題：

先直接給答案：只要想往這個方向發(fā)展，肯定有戲。

先說一下的優(yōu)勢：你是有學數(shù)據(jù)挖掘的基礎的，你本科讀的是統(tǒng)計學，至少學過高等代數(shù)、概率統(tǒng)計、線性模型、logistic回歸模型、多元分析相關的一些方法和理論的。這些方法和理論在學數(shù)據(jù)挖掘的時候都用得著；另外你在學統(tǒng)計學的時候也應該學過一門相關的軟件。如果是Python的話這個對后續(xù)做數(shù)據(jù)挖掘也是非常有好處的

再來說一下你的劣勢：

1.你學習數(shù)據(jù)挖掘的時間可能比較有限：你本身在讀管理會計相關的研究生，要完成學業(yè)拿到畢業(yè)證，肯定要花費你大量的時間。中途放棄似乎有點可惜，個人建議還是要堅持

2.學習數(shù)據(jù)挖掘跟目前對研究生學習的管理會計存在一些思維上的沖突。這個可能是比較大挑戰(zhàn)的。數(shù)據(jù)挖掘主要要側重三點：

a. 數(shù)據(jù)挖掘算法（logistic回歸+l1+l2正則化、決策樹、adboosting、RF、gbdt、xgboost、k-means、關聯(lián)規(guī)則等等），需要對算法的流程和細節(jié)有所理解，并能了解各種算法的優(yōu)缺點

b.基于python的算法實現(xiàn)，需要了解并熟練運行numpy、pandas、matplotlib和sklearn等相關的包。在企業(yè)實踐的過程中，可能還需要熟練運行shell命令行

c.具體的數(shù)據(jù)挖掘案例實踐，這個建議去kaggle上面去刷一些實際的賽題。kaggle上面有各式各樣的懸賞賽題。這樣賽題都是根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)和實踐問題提煉而來。所以具有很強的實踐意義。

如果你能在讀管理會計研究生的空余時間晚上以上三點，并能有比較好的表現(xiàn)。相信你未來的發(fā)展一定前途無量。如果有任何問題可以關注我的頭條號私信我，一起探討解決。謝謝！