数据挖掘总结该如何学习数据挖掘

如何学习数据挖掘

【转自网络】 首先，我要说的是我觉得你是一名在校大学生！Data Mining不是你想的那么简单，他不单单和数学有关系，还包括了计算机领域的诸多学科。

还有社会工程学、逻辑学等文科和理科的交叉学科！他是一门庞大的体系。

你要是真想学我只能给你指条比较快的成才之路，后面的东西自己慢慢学都赶趟！慢慢充实自己！大学四年好好利用！学无止境！ 既然是数据分析那你的高等数学必须要过硬，别着急这只是你的其他学科的基础课。

其次是概率与统计，这才是正科，大学那点玩意就是糊弄人的，你要多看这方面的书。

这个一定要学好！线性必须要会要精通。

因为数据划分是数据挖掘里最重要的一个环节。

这个就是线性范畴里的了。

也要精通，学会线性分析你就发现你就学会了很多。

数学有这三个底子就可以了。

数学分析不要看了。

因为那只是高数的延伸！ 计算机你一定要懂。

数据库你必须得学会。

三大数据库ORACLE.SQL.MYSQL原理基本类似触类旁通！ 还有就是培养你的思维，尽量缜密敏捷。

这样才可以发现数据中的不同！因为有的数据挖掘是计算机处理的。

有的则是纸面上的。

所以必须学会记录 好了，就先这么多了。

你学会了这几个就是你进军下一步的基础，这几个就够你学一阵子的了。

祝你好运哥们！ 数据挖掘的起点很高—— 1、统计学 2、机器学习 3、数学——图论，最优化理论等。

WEB上的数据结构更加复杂。

python语言————应该学习 抱歉，事情太多，如果不追着就忘了！我认为你作为企业员工对数据挖掘感兴趣，最主要的就是从应用和解决问题开始，所以我想把数据挖掘这个狭义定义的内容改成你应该对数据分析感兴趣，数据挖掘只是数据分析的一个重要工具和解决方法之一！ 数量统计知识方面：我认为统计思想是数学在实践中最重要的体现，但对于实际工作者最重要的是掌握统计思想，其实统计理论非常复杂，但实际应用往往是比较简单的！比如，很多人都在大学学了假设检验，但实际应用中假设就是看P值是否小于0.05，但是H0是什么？拒绝还是接受的是什么现实问题；要理解！ 掌握软件问题：从软件角度学，是非常好的思路，我基本上就是这样学的。

我常说编软件的人最懂理论，否则编不出来，编软件的人最知道应用，否则软件买不出去；现在软件越来越友好，把软件自带案例做一遍，你会自觉不自觉的掌握软件解决问题的思路和能解决的问题类型； 数据仓库问题：OLAP和数据挖掘是数据仓库建立基础上的两个增值应用，从企业整体角度，数据挖掘应该建立在企业数据仓库完备的基础上。

所以说数据仓库是针对企业级数据挖掘应用提出的，但我们应该记住，企业从来不是为了数据挖掘建立数据仓库，而是因为有了数据仓库后必然会提出数据挖掘的需求！现在随着数据挖掘软件的工具智能化，以及数据仓库和ETL工具的接口友好，对数据库层面的要求越来越少； 数学不好可能反应了一个人思考问题的方式或深入理解问题的能力，但数学不是工具是脑具，不断解决问题的过程可以让我们思考问题更数学化！ 沈浩老师建议： 不急，一步一步来！先把本职工作中的数据分析问题理解了，干好了！ 熟练玩好Excel软件工具，这个可以看《Excel高级应用与数据分析》我写的书，当然有很多Excel论坛和网站，从我的博客就可以连接到。

学习好统计分析方法，我不是单指统计原理，而是统计分析方法，比如回归分析，因子分析等，不断进入统计分析解决问题的思考方式；这个可以看看SPSS软件方面的书和数据案例，通过软件学习解决数据分析的统计问题，这方面的书很多，当然你也可以关注我的博客，不断增加统计分析方法解决数据分析问题的思路，自己对照着完成！ 在上述问题有了比较好的理解后，也就是你应该算是一个数据分析能手的时候，开始进入数据挖掘领域，你会发现用数据挖掘思想解决问题具有智能化、自动化的优势，接下来，你需要考虑数据建模的过程，通过学习Clementine软件或SAS的挖掘工具，不断理解数据挖掘与原来的数据分析工具有什么不同或优势！ 当前面都是了解并且能够得心应手后，你就要有针对性的掌握你工作所在行业的问题，例如：电信行业的解决方案问题：客户流失、客户价值、客户离网、客户保持、客户响应、客户交叉销售等商业模型，同时与数据分析和数据挖掘统一在一起的解决方案！ 接下来，你应该掌握数据库的一些原理和操作，特别是SQL语言的方式 你到了这个阶段，就应该有全面解决问题的能力，比如挖掘出来的知识或商业规则如何推送到营销平台上等等 梳理自己的知识结构，不仅会操作，现在你应该成为专家了，要能够宣扬你的知识能力和领导力，当然也要表明你在数据挖掘领域的专业特长 要经常帮助同事和行业朋友，比如帮助解决数据分析问题，帮助咨询，甚至给大家讲课，这对你的知识梳理和能力的提高非常重要，你的自信心会更强！ 有兴趣，可以建立一个博客或什么，不断写点东西，经常思考和总结 结交广泛的朋友！ 关于入门的教材： 互联网，其实不用买什么书网络基本都有；要有好的搜索能力，当然包括搜各种软件！ SPSS和Clementine软件的说明和案例，都做一遍； 《数据挖掘——客户关系管理的艺术》 《调查研究中的统计分析法》 《Excel高级应用与数据分析》 《数据展现的艺术》

数据挖掘的六大主要功能

数据挖掘的六大主要功能 数据挖掘的历史虽然较短，但从20世纪90年代以来，它的发展速度很快，加之它是多学科综合的产物，目前还没有一个完整的定义，人们提出了多种数据挖掘的定义，例如：SAS研究所（1997）：“在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法”。

Hand et al（2000）：“数据挖掘就是在大型数据库中寻找有意义、有价值信息的过程”确切地说，数据挖掘（Data Mining），又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式，它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。

数据挖掘的主要功能 数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前的主要功能如下： 1、数据总结：继承于数据分析中的统计分析。

数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描述。

传统统计方法如求和值、平均值、方差值等都是有效方法。

另外还可以用直方图、饼状图等图形方式表示这些值。

广义上讲，多维分析也可以归入这一类。

2、分类：目的是构造一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。

要构造分类器，需要有一个训练样本数据集作为输入。

训练集由一组数据库记录或元组构成，每个元组是一个由有关字段（又称属性或特征）值组成的特征向量，此外，训练样本还有一个类别标记。

一个具体样本的形式可表示为：（v1，v2，…，vn；c），其中vi表示字段值，c表示类别。

例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。

3、聚类：是把整个数据库分成不同的群组。

它的目的是使群与群之间差别很明显，而同一个群之间的数据尽量相似。

这种方法通常用于客户细分。

在开始细分之前不知道要把用户分成几类，因此通过聚类分析可以找出客户特性相似的群体，如客户消费特性相似或年龄特性相似等。

在此基础上可以制定一些针对不同客户群体的营销方案。

例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。

4、关联分析：是寻找数据库中值的相关性。

两种常用的技术是关联规则和序列模式。

关联规则是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性；序列模式与此类似，寻找的是事件之间时间上的相关性，例如：今天银行利率的调整，明天股市的变化。

5、预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。

例如：对未来经济发展的判断。

6、偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。

例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。

以上数据挖掘的各项功能不是独立存在的，它们在数据挖掘中互相联系，发挥作用。

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该如何学习数据挖掘

技能一：理解数据库。

还以为要与文本数据打交道吗？答案是：NO！进入了这个领域，你会发现几乎一切都是用数据库来存储数据，如MySQL，Postgres，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。

理解数据库并且能熟练使用它，将是一个基础能力。

技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。

数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。

数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。

数据报表是将数据分析和结果制作成报告。

也是数据分析师的一个后续工作。

这项技能是做数据分析师的主要技能。

可以借助新型软件帮助自己迅速学会分析。

如大数据魔镜可视化分析软件(“魔镜”)既可以满足企业需求，也可以适应个人需要，是进行数据分析的一个新型而精准的产品。

技能三：懂设计 说到能制作报表成果，就不得不说说图表的设计。

在运用图表表达数据分析师的观点时，懂不懂设计直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能让结果一目了然。

否则图表杂乱无章，数据分析内容不能良好地呈现出来，分析结果就不能有效地传达。

技能四：几项专业技能 统计学技能——统计学是数据分析的基础，掌握统计学的基本知识是数据分析师的基本功。

从数据采集、抽样到具体分析时的验证探索和预测都要用到统计学。

社会学技能——从社会化角度看，人有社会性，收群体心理的影响。

数据分析师没有社会学基本技能，很难对市场现象做出合理解释。

另外，最好还能懂得财务管理知识和心理学概况。

这些都将会使你做数据分析的过程更容易。

技能五：提升个人能力。

有了产品可以将数据展示出来，还需要具备基本的分析师能力。

首先，要了解模型背后的逻辑，不能单纯地在模型中看，而要放到整个项目的上下文中去看。

要理解数据的信息，形成一个整体系统，这样才能够做好细节。

另外，与数据打交道，细心和耐心也是必不可少的。

技能六：随时贴近数据文化 拥有了数据分析的基本能力，还怕不够专业？不如让自己的生活中充满数据分析的气氛吧！试着多去数据分析的论坛看看，多浏览大数据知识的网站，让自己无时无刻不在进步，还怕不能学会数据分析吗？ 拥有这些技能，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单更便捷，速成数据分析师不再遥远。

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