请结合个人实际，分析自己在求职就业方面有什么优势与劣势
一、优势： 1、学历优势。作为当代大学生，学历及文化层次较高，就业岗位和层次也会不一样，求职门槛一般是过得去的。 2、年轻，有工作激情，不会的东西都可以在工作中学到，只要想学，肯学，工作中总会有人帮助你。 3、理论知识扎实，能运用在大学学到的知识去应对入门级的工作。 4、零经验，有时候也不是一个坏事，进入企业，会用全新的眼光，学习的心态对待工作，能够没有保留地接受与融入企业文化，不会带着以前工作经验去审视工作环境。 5、没有家庭负担，可以全身心的投入地工作，而不需要在事业与家庭之间找平衡。6、全社会与政府的广泛关注，增加了就业机会，作为求职者也会更加珍惜这份来之不易的工作。二、劣势： 1、 没有自信，畏难情绪等消极思想左右自己，作为刚刚毕业的大学生，一无所以，会对前途感到前所未有的恐惧，不敢面对现实，逃避现实。 2、眼高手低，对自己寄予了较高的期望，觉得自己好歹是个大学生，看不起平凡的工作岗位，又没有能力干好有技术含量的工作。3、没有工作经验，有些岗位是需要工作经验的，尤其是学生会计专业，技术性相对较强，而我们在学校所学到的仅仅是理论，可以实践的机会很少，这对刚踏入社会的我们是个难题。4、毕业生供过于求，竞争压力大。5、自己本科是一所二本院校，有的企业直接表明需要985,211出身，而自己的学历水平达不到6、刚毕业的学生身心不够成熟，做事情想问题不够全面，容易犯错误，这也会是企业或者事业单位招聘时会考虑的问题。7、本科是一所二本院校，有的企业直接表明需要985,211出身，而学历水平达不到。8、 刚毕业的学生身心不够成熟，做事情想问题不够全面，容易犯错误，这也会是企业或者事业单位招聘时会考虑的问题。
数据挖掘的主要过程
亲，您好，很高兴为您解答，数据挖掘的主要过程？1. 数据采集，数据采集工作可能是使用像传感器网络这样的专门硬件、手工录入的用户调查，或者如Web爬虫那样的软件工具来收集文档。虽然这个阶段与具体应用息息相关，但常常落在数据挖掘分析师们所考虑的范围之外，而这个阶段对数据挖掘过程也是至关重要的，因为这一阶段所做的选择会明显地影响整个数据挖掘过程。采集阶段产生的数据通常会先存入数据库，广义上称为数据仓库，然后进行处理。2. 特征提取和数据清洗，上述采集阶段得到的数据，其格式往往不适合直接进行处理。例如，采集来的数据可能是使用复杂编码的日志或自由格式的文档，并在许多情况下，各种类型的数据又任意地混合在一起，形成自由格式的文档。要使这样的数据适合进一步加工，有必要把它们转化为对数据挖掘算法较为合适的格式，比如多维数据、时序数据或者半结构化数据等。多维数据是最常见的格式，其不同的字段对应于可以称为特征、属性或维度的各种测量属性。抽取这些特征是数据挖掘的一个至关重要的阶段，而特征提取阶段通常与数据清洗阶段并行进行，以便估计或校正丢失的数据以及错误的数据。另外，在许多情况下，数据可能从多个来源聚集而成，进行处理时需要把它们转换为统一的格式。上述过程的最终结果是一个有较好结构的数据集，可以由计算机程序有效地使用。在特征提取阶段之后，数据可以存回到数据库中用于进一步的处理。3. 分析处理和算法，数据挖掘过程的最后一步是为处理过的数据设计有效的分析方法。在许多情况下，不太可能将手头的应用直接转化成一个标准的数据挖掘问题，比如转化成关联模式挖掘、聚类、分类以及异常检测这四个“超级问题”中的某一个。希望本次服务能够帮助到您，感谢您的咨询，祝您万事如意！【摘要】
数据挖掘的主要过程【提问】
亲，您好，很高兴为您解答，数据挖掘的主要过程？1. 数据采集，数据采集工作可能是使用像传感器网络这样的专门硬件、手工录入的用户调查，或者如Web爬虫那样的软件工具来收集文档。虽然这个阶段与具体应用息息相关，但常常落在数据挖掘分析师们所考虑的范围之外，而这个阶段对数据挖掘过程也是至关重要的，因为这一阶段所做的选择会明显地影响整个数据挖掘过程。采集阶段产生的数据通常会先存入数据库，广义上称为数据仓库，然后进行处理。2. 特征提取和数据清洗，上述采集阶段得到的数据，其格式往往不适合直接进行处理。例如，采集来的数据可能是使用复杂编码的日志或自由格式的文档，并在许多情况下，各种类型的数据又任意地混合在一起，形成自由格式的文档。要使这样的数据适合进一步加工，有必要把它们转化为对数据挖掘算法较为合适的格式，比如多维数据、时序数据或者半结构化数据等。多维数据是最常见的格式，其不同的字段对应于可以称为特征、属性或维度的各种测量属性。抽取这些特征是数据挖掘的一个至关重要的阶段，而特征提取阶段通常与数据清洗阶段并行进行，以便估计或校正丢失的数据以及错误的数据。另外，在许多情况下，数据可能从多个来源聚集而成，进行处理时需要把它们转换为统一的格式。上述过程的最终结果是一个有较好结构的数据集，可以由计算机程序有效地使用。在特征提取阶段之后，数据可以存回到数据库中用于进一步的处理。3. 分析处理和算法，数据挖掘过程的最后一步是为处理过的数据设计有效的分析方法。在许多情况下，不太可能将手头的应用直接转化成一个标准的数据挖掘问题，比如转化成关联模式挖掘、聚类、分类以及异常检测这四个“超级问题”中的某一个。希望本次服务能够帮助到您，感谢您的咨询，祝您万事如意！【回答】
