百度业务运营部数据分析岗位分析
运营数据分析师岗位职责
运营数据分析师岗位职责运营数据分析师是一个在当今数字化时代非常重要的职位，他们负责收集、分析和解读业务运营数据，以提供有价值的见解和决策支持。
本文将介绍运营数据分析师的岗位职责以及他们在日常工作中所承担的重要任务。
一、数据收集和整理运营数据分析师的主要职责之一是负责收集和整理相关业务数据。
他们需要与内部团队和各部门紧密合作，确保从各种数据源（如销售数据、营销数据、客户数据等）获取数据，并加以整理和存储。
在此过程中，运营数据分析师需要确保数据的准确性和完整性，以便后续的数据分析和报告。
二、数据分析和报告一旦数据收集和整理完毕，运营数据分析师将着手进行数据分析。
他们使用各种分析工具和技术，以识别数据中的趋势、模式和关联性。
通过数据分析，运营数据分析师可以揭示潜在的业务机会和问题，并根据这些发现提出相关的解决方案。
在这个阶段，运营数据分析师需要创建详细的数据报告，以可视化的方式展示分析结果。
这些报告通常包括图表、表格和图形，以便非技术人员能够理解和使用。
他们还需要用清晰简洁的语言解释数据，以确保报告的易读性和可理解性。
三、业务建议和决策支持除了数据分析和报告，运营数据分析师还承担着向高层管理人员提供业务建议和支持决策的重要职责。
他们的分析和报告将用于评估和预测业务绩效，并为制定战略和目标提供指导。
通过深入了解业务需求和市场趋势，运营数据分析师可以为公司的战略发展提供宝贵的见解。
在与高层管理人员沟通时，运营数据分析师需要能够清楚地解释分析结果和建议，回答他们可能有的问题，并提供实际可操作的解决方案。
他们还可以协助制定和实施数据驱动的决策流程，以帮助公司在竞争激烈的市场中取得优势。
四、业绩跟踪和监测运营数据分析师通常还负责跟踪和监测业务绩效指标。
他们需要定期更新和维护数据仪表板和报表，以便实时了解业务的健康状况和进展情况。
通过监测关键指标，运营数据分析师可以及时识别业务问题和机会，并根据需要进行调整和优化。
数据分析岗位职责
数据分析岗位职责数据分析岗位职责（精选5篇）数据分析岗位职责篇11、根据总部的要求组织分部各部门进行年度预算编制工作，对分部的年度预算进行汇总、审核、上报。
2、根据公司的预算管理要求执行预算，进行日常经营预算的调整及规划。
3、牵头进行分部内新开店预算的编制、并进行汇总、上报，负责牵头出具新开店决算。
4、对区域周度、月度、季度、年度经营状况及专项项目进行多维度的分析，分析各部门及业务的业绩，提供决策。
5、跟踪财务分析中发现的问题，提出管理建议，并跟踪改进。
6、审核月度绩效数据，确保绩效数据的准确性。
7、通过分析，配合总部预算组进行预算标准、原则、制度的优化，向总部提出优化建议。
8、通过决算不断优化预算标准9、协助业务部门完成开源类指标及控制费用在预算内使用10、负责异业和供应商的收入跟踪管理11、负责对异业和供应商进行相关制度流程的培训12、负责对促销活动的审批及效果分析。
数据分析岗位职责篇2负责公司系统的基础数据维护，财务账务审核结算业务;负责公司系统财务模块的操作执行及数据收集核算;配合业务部门完成公司系统的测试和支持工作;完成公司系统新需求的收集，流程优化和上线工作。
数据分析岗位职责篇31、资产评估、房地产管理、财务、会计、金融等相关经济类专业本科以上学历;2、能熟练使用Office办公软件;3、遵守从业人员职业道德，具备资产评估、审计或财务咨询业务所需的专业理论知识及操作技能，4、熟悉会计、税收等相关现行经济法规政策，具备项目管理阅历;5、勤奋踏实，能吃苦耐劳，具有极强的敬业精神和责任心;6、工作仔细细致，有较强的语言沟通能力、文字表达能力和分析判断能力;7、具备良好的组织协调能力和团队协助力;数据分析岗位职责篇41、进行公司收入、支出及成本费等财务核算，对公司的经营活动、往来款项、财产物资如实进行全面的记录、反映、监督;2、现金及银行收付处理，制作记帐凭证，银行对帐，单据审核，开具与保管发票;3、每月纳税申报。
运营数据分析师岗位职责
运营数据分析师岗位职责随着互联网和数据分析技术的快速发展，运营数据分析师在各个行业中扮演着越来越重要的角色。
他们运用数据分析工具和技术为企业提供决策支持和战略指导。
本文将详细介绍运营数据分析师的岗位职责及重要性。
一、数据收集与整理运营数据分析师的首要任务是收集和整理数据。
他们需要从各个数据源中获取数据，包括企业内部的系统数据库、外部数据库以及互联网上的公开数据。
运营数据分析师需要运用各种工具和技术，如SQL、Python、R等，来提取有价值的数据，并进行对应的数据转换和清洗工作。
二、数据分析与可视化运营数据分析师需要对数据进行深入分析，以寻找数据背后的规律和洞察。
他们需要掌握统计学和数据分析方法，并能使用相应的工具和软件，如Excel、Tableau等，进行数据分析和可视化展示。
通过对数据的分析，运营数据分析师能够发现潜在的问题和机会，并提供决策支持。
三、业务报告与解读运营数据分析师负责生成各类业务报告，并解读数据结果。
他们需要将复杂的数据分析成简洁明了的报告，以方便企业管理层理解和决策。
同时，运营数据分析师还需要将数据结果与业务目标相结合，提供相应的战略建议和改进方案。
四、数据模型与预测在业务发展和市场竞争中，数据模型和预测变得越来越重要。
运营数据分析师需要构建数据模型，并运用统计分析和机器学习算法进行数据预测。
通过对历史数据和趋势的分析，运营数据分析师能够预测未来的趋势和结果，为企业决策提供参考。
五、数据监控与优化运营数据分析师需要对企业运营数据进行持续监控，并提出相应的优化建议。
他们需要关注各项运营指标的变化，并及时发现异常情况和问题。
运营数据分析师还需要与相关部门合作，推动改进措施的落地，并持续跟踪和评估效果。
六、跨部门协作与沟通作为运营数据分析师，他们需要与各个部门进行密切的合作和沟通。
他们需要了解业务需求，与业务团队合作，确保数据分析工作的准确性和及时性。
同时，他们还需要与技术团队合作，确保数据采集和处理的顺利进行。
数据分析职位描述与岗位职责
数据分析职位描述与岗位职责数据分析岗位是一个非常重要的职位，其职责是解析和处理公司数据，支持公司制定战略和决策。
下面我们将详细介绍数据分析职位的职责和岗位职责。
数据分析职位描述：数据分析岗位的职责是通过对公司数据的处理和解析，在公司内部和外部制定正确的决策，为公司解决问题提出方案。
数据分析员通常拥有数据科学和计算机科学方面的经验，可以使用各种工具和技术来提取和分析大量数据，以得出有用的结论和洞察。
以下是数据分析岗位的职责：1. 分析数据：数据分析员的第一项职责是分析数据。
他们使用各种工具和技术提取和处理大量数据，以便更好地理解和使用它。
2. 制定决策：数据分析员的另一个重要职责是在公司内部和外部制定正确的决策。
他们需要根据分析结果进行推导，提出解决方案。
3. 数据可视化：数据分析员需要把复杂的数据变成简单易懂的图表和图形，以便更好地理解。
4. 评估数据：数据分析员需要评估公司数据的质量和可靠性，以确保数据分析的准确性和可信度。
5. 持续监控和分析：数据分析人员需要持续监控和分析公司的数据，以便及时发现和解决问题。
6. 与内部和外部团队沟通：数据分析员需要与其他部门的团队进行沟通，以便更好地理解他们的需求和决策。
数据分析岗位的岗位职责：1. 收集丰富的数据资源，帮助公司制定策略，并提出建议改善公司的生产效率。
2. 关注公司的运营数据，发现潜在的问题并制定解决方案。
3. 根据公司经营情况，建立与业务联系的数据模型，进行数据拆分，并提供简洁的报告和分析。
4. 协助团队内部，制定用于解答业务问题的方法、技术和策略。
5. 管理团队和项目进展，跟踪业务和行业趋势，并帮助公司设计和推动项目。
6. 建立良好合作关系，与跨部门和外部团队合作，解答业务问题。
总之，数据分析岗位在公司中扮演着非常重要的角色。
数据分析员需要有强大的技术背景和逻辑思维能力，能够在公司内部和外部制定正确的决策。
业务数据分析岗位职责
业务数据分析岗位职责一、岗位背景和职责概述业务数据分析岗位是公司内部的一个紧要职位，重要负责收集、分析和解读企业的业务数据，并为企业的决策供应有价值的数据支持。
业务数据分析岗位将会与各个部门进行紧密合作，通过深入了解企业业务，找到数据中的价值，在公司决策中发挥紧要作用。
二、职责细节1. 数据收集和整理•负责收集公司各个部门的业务数据，包含销售数据、生产数据、人力资源数据等。
•与各部门进行沟通和协调，了解不同业务部门的数据要求，并订立相应的数据收集计划。
•对收集到的数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析和解读•使用数据分析工具，如Excel、SQL、Python等，对收集到的数据进行分析和处理。
•依据公司的业务需求，订立相应的数据分析模型和算法，得出有价值的数据结论。
•将数据分析结果进行可视化呈现，如制作报表、图表等，将数据的分析结果清楚地呈现给决策者。
3. 模型开发和优化•依据公司特定业务需求，开发和优化数据分析模型，提高数据分析效果和准确性。
•对现有模型进行评估和改进，不绝优化模型的表现，提升数据分析的精准度和应用性。
4. 数据应用与决策支持•为各个部门供应数据支持，解答他们在业务中遇到的数据问题，帮助订立相关数据分析策略。
•依据数据分析结果，为公司的决策供应有力的支持和建议，推动公司进行战略调整和业务优化。
•跟踪数据分析的应用情况，评估数据分析的效果，并提出改进建议，不绝提高数据分析的价值和应用效果。
5. 数据安全和保密•负责数据的安全管理和保密工作，确保数据的完整性和机密性。
•订立数据安全规范和掌控措施，加强数据的保护和管理，规避数据泄露和滥用的风险。
•教育公司员工关于数据安全的紧要性，加强数据保护的意识和本领。
三、绩效评估业务数据分析岗位的绩效评估将会从以下几个方面进行：•数据质量：数据的准确性、完整性、全都性等。
•分析本领：数据分析方法和工具的娴熟程度、分析结果的价值和可行性。
数据分析(岗位职责分析和解读数据)
数据分析（岗位职责分析和解读数据）一、引言数据分析是当前企业决策过程中不可或缺的一环。
数据分析岗位负责收集、整理、解读和应用数据，帮助企业做出科学合理的决策。
本文将从岗位职责分析和数据解读两个方面进行探讨。
二、岗位职责分析1. 数据收集数据分析岗位的首要职责是收集各类数据，包括但不限于市场数据、销售数据、用户数据等。
可以通过调研、问卷调查、线上监测等方式获得数据，并进行初步整理和分类。
2. 数据清洗与整理收集到的数据通常都存在一定的噪音和冗余，数据分析师需要进行数据清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
这个过程需要使用特定的软件或编程语言进行数据清洗和数据转换，以便后续数据分析的需要。
3. 数据建模与分析数据分析师需要运用统计学和数学模型来进行数据分析。
常见的工具包括SPSS、Excel、Python等，通过建立数据模型，对数据进行统计分析、趋势预测、相关性分析等，从而得出有价值的结论和见解。
4. 数据可视化与报告分析结果的可视化是数据分析的重要环节。
数据分析师需要通过数据可视化工具如Tableau、Power BI等，将分析结果呈现在直观易懂的图表和报表中，以帮助企业决策者更好地理解和利用分析结果。
5. 数据应用与决策支持根据数据分析结果，数据分析师需要协助企业决策者制定战略、优化业务程序、改善产品设计等。
通过数据分析的支持，企业可以更好地适应市场需求，提升竞争力。
三、解读数据1. 数据指标解读数据分析师需要对各项数据指标进行解读，理解其含义、变化趋势以及影响因素。
比如对于市场销售数据，需要分析销售额、销售额增长率、销售额构成等指标，从中挖掘潜在问题和机会。
2. 数据关联分析通过数据关联分析，可以找出数据之间的相互关系和影响。
例如，通过销售数据和广告投放数据的关联分析，可以判断广告对销售的推动作用，为企业的市场推广策略提供参考。
3. 数据趋势预测数据分析师需要运用时间序列分析或其他预测模型，对数据的未来趋势进行预测。
运营数据分析专员岗位职责
运营数据分析专员岗位职责随着互联网的发展，运营数据分析专员成为越来越重要的岗位。
他们通过对企业的数据进行深入分析和研究，帮助企业制定更科学合理的运营策略和决策。
本文将从数据收集、分析和报告三个方面，详细描述运营数据分析专员的岗位职责。
一、数据收集作为运营数据分析专员，首要的任务是负责数据的收集。
这个过程中，需要深入了解企业运营数据的来源，与技术团队合作，建立数据收集系统。
专员需编写数据收集脚本、配置数据接口以及数据抓取工具。
他们还需要协调内外部的数据提供方，确保数据的准确性和完整性。
除了日常的数据收集工作，运营数据分析专员还需要根据业务需求，定期进行数据抽样和数据调研。
通过对用户行为、市场数据、竞争对手数据等的分析，帮助企业了解运营现状和潜在机会。
二、数据分析数据分析是运营数据分析专员最核心的工作内容。
他们需要使用数据挖掘、统计学和机器学习等方法，深入挖掘和分析数据背后的规律和价值。
具体而言，运营数据分析专员需要：1. 数据清洗和处理：对原始数据进行清洗和处理，去除异常值和缺失值，使得数据具备可分析的基础。
2. 数据挖掘和统计分析：运用统计学和数据挖掘技术，对数据进行探索性分析，发现数据中的有用信息和潜在关系。
3. 精细化分析：基于深入的业务理解，将数据分析与业务场景相结合，深度挖掘数据中的关键业务指标和问题，形成有针对性的报告和建议。
4. 用户行为分析：通过对用户行为数据的分析，挖掘用户的偏好和需求，为产品和营销团队提供有针对性的业务决策支持。
三、数据报告运营数据分析专员不仅需要将数据进行分析，还需将分析结果进行整理和报告。
在这个过程中，他们需要使用数据可视化工具，将复杂的数据和分析结果以图表、表格等形式展示，简明扼要地传达给相关团队和决策者。
数据报告不仅仅是对数据的呈现，还需要对数据进行解读和分析，为业务部门和管理层提供针对性的建议和决策支持。
运营数据分析专员需要具备良好的沟通和表达能力，能够将复杂的数据分析结果转化为易于理解的语言，让非技术人员也能够理解和接受。
运营分析岗位职责
运营分析岗位职责运营分析是现代企业管理中非常重要的一个职位，负责对企业的运营情况进行分析和评估，为企业的决策提供依据和建议。
运营分析岗位职责内容丰富，涵盖了数据分析、报告撰写、运营改进等多个方面。
一、数据分析1. 收集和整理企业各项运营数据，包括销售数据、日常运营数据、市场调研数据等；2. 运用数据挖掘、统计分析等方法，对数据进行深入分析，发现数据背后的规律和趋势；3. 利用数据分析工具和软件，对大量数据进行清洗和解析，提取有用信息；4. 根据业务需求，设计并实施数据模型，构建数据分析体系。
二、报告撰写1. 根据需求，撰写运营分析报告，对企业的运营情况进行详细描述；2. 解读数据分析结果，给出相应的建议和措施；3. 在报告中对问题和挑战进行分析，并提出解决方案；4. 清晰明了地呈现数据和分析结果，以便领导和相关部门理解。
三、运营改进1. 根据数据分析结果，评估和优化企业的运营策略和业务流程；2. 针对发现的问题，提供改进方案和措施；3. 监测运营改进方案的实施效果，及时进行调整和优化；4. 参与团队内外部运营项目的规划和执行，推动企业运营的持续改进。
四、市场情报分析1. 收集、整理和分析市场竞争对手的运营情况和趋势；2. 对市场动态和行业政策进行跟踪和分析，为企业决策提供支持；3. 针对市场变化，提出相应的应对策略和措施；4. 及时向企业各级管理层报告市场情报，为企业未来的发展和决策提供依据。
五、团队合作与沟通1. 和其他部门合作，了解各部门的需求和运营情况，提供有针对性的运营分析报告；2. 与同事分享并讨论分析结果，形成共识；3. 向领导和管理层汇报工作进展和相关问题；4. 与外部合作伙伴保持良好的沟通和合作关系，共同推动项目的顺利实施。
作为一个运营分析师，需要具备良好的数据分析能力、报告撰写能力和团队合作能力。
同时，还需要保持对市场和行业的敏感性，及时调整和改进运营策略，为企业的发展提供支持和建议。
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首先，附上百度业务运营部_数据分析师（产品运营）岗位的招聘详情：
业务运营部_数据分析师（产品运营）
所属部门: 百度工作地点: 北京市招聘人数: 若干公司: 百度职位类别: 产品发布时
间: 2016-04-11
工作职责:
-对百度重点行业的行业现状、核心企业、市场动态、发展趋势、互联网营销推广等做深入分析，形成数据研究报告
-解读分析报告，并根据分析结论，与运营一起商讨运营策略
-运用数据分析手段，对百度的客户行业和属性形成自己的分类方式
职责要求:
-大三或者研一、研二在校生，数学、计算机或者统计学专业，对行业市场有一定的了解
-理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉spss、sas,R等数据挖掘软件之一
-熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据
-了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法
-能够保证每周至少四个工作日的实习时间
重点解析这个岗位中职责要求里的重点技术要求：
-理解统计学和数据挖掘算法原理，了解数据仓库思想，会写SQL，熟悉spss、sas,R等数据挖掘软件之一
-熟练使用EXCEL,能够处理大量的数据
-了解决策树、聚类、逻辑回归，关联分析、SVM，贝叶斯等数据挖掘算法
提取其中的关键词：统计学、数据挖掘算法、数据仓库、SQL、SPSS、SAS、R、excel、决策树、聚类、逻辑回归、关联分析、SVM、贝叶斯，然后大致的分类：
一、数据挖掘算法：（百科：
/link?url=hjhlCpoD_cUBZ7MnBm4_bPlCvZVNmj427nmrIiAt2Cx3h6xrY6JC0HPK iUtMxWaC1tI16GNzH4UQ4-u6MEwrIK）
数据挖掘：是数据库知识发现中的一个步骤。
数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。
数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家
系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
数据挖掘算法：是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。
为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。
算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。
然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。
数据挖掘十大算法
概念补充：
决策树算法：决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法。
所分析的数据样本是集成为一个树根，经过层层分枝，最终形成若干个节点，每个节点代表一个结论。
聚类：将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。
聚类分析的算法有：划分的方法（K-means）、层次的方法（依次让最相似的数据对象两两合并）、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。
1）C4.5（分类算法）
C4.5是一个决策树算法，它是决策树核心算法ID3的改进算法。
决策树构造方法就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。
ID3以信息熵和信息增益度为衡量的标准，从而实现对数据的归纳分类。
ID3计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。
C4.5克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。
在树构造过程中进行剪枝，在构造决策树的时候，对于那些挂着几个元素的节点，干脆不考虑最好，不然很容易导致overfitting。
对非离散数据都能处理，这个其实就是一个个式，看对于连续型的值在哪里分裂好。
也就是把连续性的数据转化为离散的值进行处理。
能够对不完整数据进行处理，寻找一个代替数据来填充。
C4.5算法优点：产生的分类易于理解，准确率高；
缺点：a)构造树过程中，需对数据集进行多次的顺序扫描和排序，导致算法低效；
b）只适合于能够驻留于内存的数据集，当数据集大得无法再内存中容纳时，程序无法运行。
2）CART（Classification and Regression Tree，分类与回归树）（分类算法）
CART也是一种决策树算法，着眼于总体优化。
相对于那些实现一个节点下面有多个子树的多元分类，CART 只是分类两个子树，这样实现起来稍稍简便些。
所以说CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。
3）KNN(K Nearest Neighbours，K最邻近)（分类算法）
从训练样本中找出K个与其最相近的样本，是Top-K个训练样本出来，看这K个样本中哪个类别的多些，则待判定的值（或：抽样）就属于这个类别。
缺点：a)K值需要预先设定，不能自适应；
b)当样本不平衡时，如某个类的样本容量很大，而其他类样本量小时，可能导致输入的新样本的K 个邻居中大容量的样本占多数。
该算法适用于样本容量较大的类域进行自动分类。
4）Naive Bayes(朴素贝叶斯NB)（分类算法）
是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。
它的基础是概率问题。
分类原理：通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即：该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。
5）Support Vector Machine(支持向量机SVM)（统计学习算法）
SVM是基于分类边界的方法。
就是想找一个分类得最”好”的分类线/分类面（最近的一些两类样本到这个”线”的距离最远），将空间中的点按其分类聚集在不同的区域。
常用的工具包是LibSVM、SVMLight、MySVM。
原理：将低维空间的点映射到高维空间，使它们成为线性可分，再使用线性划分原理来判断分类边界。
6）EM(期望最大化)（统计学习算法）
基于模型的聚类方法，在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。
例如：假设数据是由几个高斯分布组成的，所以最后就是要求几个高斯分布的参数。
通过先假设几个值，然后通过反复迭代，以期望得到最好的拟合。
优点：计算结果稳定、准确；
缺点：计算复杂、收敛慢，不适合大规模计算。
7）Apriori（关联分析）
一种挖掘关联规则的算法，用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系。
不知道为什么，一提高关联规则我就想到购物篮数据。
核心：基于两阶段频集思想的递推算法。
两个阶段：a）寻找频繁项集；（支持度）
b）由频繁项集找出关联规则。
（可信度）
缺点：a）在每一步产生候选项集时，循环产生的组合过多，没有排除不应参与组合的元素；
b）每次计算项集的支持度时，都对数据库的全部记录进行了一遍扫描比较，需要很大的I/O负载。
8）PageRank（数据挖掘）
是GOOGLE的页面排序算法，基于从许多优质的网页链接过来的网页，必定是优质网页的回归关系，来判定网页的重要性。
例如：如果我指向你（网页间的连接）则表示我承认你，则在计算你的重要性的时候可以加上我的一部分重要性（到底多少，要看我自己有多少和我共承认多少个人）。
通过反复这样来，可以求的一个稳定的衡量各个人（网页）重要性的值。
不过这里必须要做些限制（一个人的开始默认重要性都是1），不然那些值会越来越大越来越大。
优点：完全独立于查询，只依赖于网页链接结构，可离线计算；
缺点：a）忽略了网页搜索的时效性；
b）旧网页的排序高、存在时间长，积累了大量的in-links，拥有新资讯的新网页排名第，几乎无in-links。
9）K-Means（聚类）
K-Means是一种最经典也是使用最广泛的聚类方法，时至今日扔然有很多基于其的改进模型提出。
K-Means 的思想很简单，对于一个聚类任务，首先随机选择K个簇中心，然后反复计算下面的过程直到所有簇中心不改变（簇集合不改变）为止：
步骤1：对于每个对象，计算其与每个簇中心的相似度，把其归入与其最相似的那个簇中。
步骤2：更新簇中心，新的簇中心通过计算所有属于该簇的对象的平均值得到。
k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。
一般都采用均方差作为标准测度函数. k个聚类具有以下特点：各聚类本身尽可能的紧凑，而各聚类之间尽可能的分开。
10）AdaBoost（袋装与分类）
AdaBoost做分类的一般知道，它是一种boosting方法。
这个不能说是一种算法，应该是一种方法，因为它可以建立在任何一种分类算法上，可以是决策树，NB，SVM等。
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。
其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。
将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
使用adaboost分类器可以排除一些不必要的训练数据，并将关键放在关键的训练数据上面。