不用新的方法，不需要写代码。
找个好工具吧。
两码事，数据挖掘不需要写代码，当然会写代码将如虎添翼。
学呗，不然请人帮忙。想自己做就得学。
做数据挖掘的话只靠工具实现不太现实，主要是不够灵活，我最近正在研究python，有什么项目和想法的话可以一起合作啊，想做一件事情不一定自己要掌握所有的技术的。
可以找个培训机构学哦
可以使用可视化工具，只要能理解数据即可
可以找个培训机构学啊
搜索和花钱买。
花钱请人写咯，需求描述一下。我帮你联系人
用户数据吗？
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不会写代码没关系，可以用简单学一下Python语言去挖掘大数据，希望对您有帮助
那还挖掘什么数据啊，挖坑差不多
大部分挖掘工作其实都可以通过写sql查询语句来实现。
可以了解一下hadoop和hive，通过简单的查询语句，可以做各种复杂的数据加工。
希望可以帮到你。
过来学姐给你建议：女生，大四，信息管理与信息系统，不会写代码，找工作中。1.首先来说一下你觉得找不到工作的问题。这个专业找得到工作，你这种情况可以向需求分析师方面发展，恩前提是你要有发现问题研究问题给出解决方案的能力。其次，银行、公务员、专业要求管理学的工作都可以尝试，就看你兴趣点在哪了。2.我自己的详细情况：大三修了金融学双学位，对经济金融感兴趣，参加过实习（挂职锻炼），做过软件开发项目（主要做需求分析、ps、美工这种），组队参加过比赛（没什么技术含量），帮老师做过数据挖掘的工作，最有含金量的就是一个国家励志奖学金，专业排名前30%，没过六级，四级很低（建议刷四级啊不要像我一样一直考六级就差几分但是四级没刷过一次，网申时就悲剧了啊啊啊啊！！），题主你自己比较一下看是不是比我好一丢丢？为什么我一定会认为你比我好一丢丢，因为你现在大三，不像我知道该怎么做的时候已经晚了。我这种情况，找工作不难，但是找到与自己预期相近的工作实在太难，简单的就是：高不成低不就。3.题主应该怎么做：a：想进银行就考几个证，会从、银从、证从来一打。b：提高绩点，平时多看看书期末好好复习，大学绩点真的很好提高，并且很多评奖只看一学年的成绩而不是大学四年的成绩，争取拿到国家级的奖学金。不强求，有最好。c：参加比赛，本创、国创、数学建模，你不会写代码数据挖掘总做的好吧，前面几个比赛只要##用心+创意+数据挖掘+会写文会展示的队员##基本上很容易做成功；如果你觉得逼格太高那你自己找找学校啊或者某些公司企业赞助的活动，拿个奖很容易，至少简历有得写。d：如果你觉得以上都没兴趣，那就去实习，我说的是寒假实习，暑期实习是必须的。你要真想找到好工作，现在立刻马上去各种网站找实习，先剖析自己适合哪方面的工作，找个实习锻炼一下，下学期开始找3个月以上的长期实习，实习期间多学多做，提高很快。一定要找有含金量的实习，基层公务员行业不要去，一定要找企业的，有经验之后找500强，恩就是这样。很多实习也是要笔试面试的，多找找多碰壁就知道是怎么回事了。很多企业刷简历基本上都是看实习经历的，如果能在500强实习半年以上，那基本上很快就能找到好工作！！！恩总结一下：过不了六级就去刷四级最好500分以上；考试、比赛选一样；实习很重要，500强长期实习最重要。找工作时会发现：专业没啥用，最主要看你自己学到了什么。想做管理，那么管理学基本理论得知道吧，当HR问你哪种情况该采取什么方法时你得有理论支持吧，多读书多看行业新闻很有用，真的会在无形中提升你的水平。
这个太简单了，叫别人写
可以用工具，比如Excel，powerBI，tableau，SPSS等等，没有说一定要学开发写代码的。只有当这些工具满足不了你的业务需求的时候，才考虑是否学python之类的。可以参考我写的大数据职业技能相关文档，弄明白大数据分析师和大数据工程师的区别。
不一定要写代码啊，换一个自动化工具就行了呢。我现在做数据挖掘主要用智分析这个工具，做数据挖掘都是自动化的程序，只要鼠标拖动就行了，比写代码快多了。
可以找人合作的
1.
Heritrix是一个由java开发的、开源的网络爬虫，用户可以使用它来从网上抓取想要的资源。其最出色之处在于它良好的可扩展性，方便用户实现自己的抓取逻辑。本文详细介绍了Heritrix在Eclipse中的配置、运行，最后以抓取北京林业大学网站为例，介绍如何对其进行扩展，实现只抓取特定网站的页面。
2.
前嗅的爬虫，不仅操作简单，不会技术的人都可以使用，而且采集的数据非常全面，我应该是网上有的都可以采集严格的反爬虫网站，都能被他们破解采集数据。。
3.
可以从网上⏬(github等)下载针对不同网站爬虫的程序包，懂一点点python我觉得也许你是可以用哒，加油油～
不会编程语言如何做数据挖掘：
今天就给大家带来不需要代码的数据挖掘方法，有需要的小伙伴请准备好笔和小本本哦。
JMP：这个是SAS公司推出的一款交互式的可视化统计发现软件
下边是一个网路上的同学用了三门数据结果大概给大家演示一下。接下来的图片都是动图，大家需要点看来看哦。
由于数据的话都有序号，因此可以直接调整数据的起始列：
分布拟合：
数据挖掘：
交互分析
多元分析
因为数据是完全线性相关的，所以，我们可以用鸢尾花数据集Iris，可以从而体验一下多元分析。马上就可以看出红色的差异：