怎么学数据挖掘（怎么学大数据挖掘）

本篇目录：

1、数据挖掘的常用方法有哪些?2、大数据挖掘工程师的学习方法3、如何通过自学,成为数据挖掘“高手”4、数据挖掘需要学习哪些知识?5、给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议6、怎么样自学大数据挖掘师?

数据挖掘的常用方法有哪些?

1、分类分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。

2、数据挖掘的的方法主要有以下几点：　分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。

3、统计学 统计学是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析。 聚类分析和模式识别 聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。

4、利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

大数据挖掘工程师的学习方法

对于大数据的学习，加米谷认为一定要结合实际业务背景、案例背景来学习，这样才是以解决问题为导向的学习方法。

数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。

统计知识 在做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。

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）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

如何通过自学,成为数据挖掘“高手”

1、参加实际的数据挖掘的竞赛，例如KDDCUP，或 https：// 上面的竞赛。这个过程会训练你如何在一个短的时间内解决一个实际的问题，并熟悉整个数据挖掘项目的全过程。

2、必须要掌握一些概率论的定律，如何推演，内在是什么意思。各种distributions的意义也同样重要。举个例子：比较常用的Logistic Distribution。

3、除了Excel以及SQL之外，数据挖掘的工具也是必不可少的。如果没有编程基础，可以学习SPSS。而如果有编程，建议学习Python以及R。说完分析技能，我们再来说一下业务知识。

4、（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等 之后，怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。

5、《Python数据挖掘入门与实践》：作为一个专业的数据分析师，实际上很多时候都需要用到模型。这本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地讲解算法，还是挺不错的一本书。

数据挖掘需要学习哪些知识?

进行数据挖掘，需要学习以下方面的知识和技能：数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。

机器学习是数据挖掘的最重要部分之一。 机器学习算法可建立样本数据的数学模型，来进行预测或决策， 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。

数据挖掘需要综合运用计算机、数学以及统计学的相关知识。在大数据时代，数据挖掘被赋予了更丰富的含义，研究范围也有了相应的拓展。想更多了解数据挖掘相关的学科，推荐上CDA数据分析师的课程。

数据挖掘的过程可以分成以下 6 个步骤。商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。

数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。

大数据技术与应用学的是面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux操作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。

给师弟师妹们学习数据挖掘的一些建议

个人建议如下：第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。先对数据挖掘有一个概念的认识，并掌握基本的算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。参考书：《数据挖掘概念和技术》（第三版）范明，孟小峰 译著。

数据分析更偏向统计分析，出图，作报告比较多，做一些展示。数据挖掘更偏向于建模型。比如，我们做一个电商的数据分析。万达电商的数据非常大，具体要做什么需要项目组自己来定。

这是一本在大数据的背景下，描述关于数据建模，数据层，数据处理需求分析以及数据架构和存储实现问题的书。

数据挖掘相关，看看数据挖掘导论吧，这是讲算法本身得书。剩下的就是去实践了。有项目就多参与下项目，看看真正的数据挖掘项目是怎么开展的，流程怎样等。

怎么样自学大数据挖掘师?

1、在公司实际工作中，最好的大数据挖掘工程师一定是最熟悉和理解业务的人。对于大数据的学习，加米谷认为一定要结合实际业务背景、案例背景来学习，这样才是以解决问题为导向的学习方法。

2、新手学习大数据可以通过自学或是培训两种方式。想要自学那么个人的学历不能低于本科，若是计算机行业的话比较好。

3、数据分析的最后一步就需要学习编程语言了，目前学习Python语言是个不错的选择，Python语言在大数据分析领域有比较广泛的使用，而且Python语言自身比较简单易学，即使没有编程基础的人也能够学得会。

4、：从以上就能看出来，大数据工程师需要掌握的技能是很多的，初学者学大数据的话，最好是参加专业的培训，这是最省时省力效率最高的办法。

5、学的东西更加多：首先是入门：这个我强烈推荐斯坦福大学的机器学习，网易公开课有。然后是数学：概率论，线性代数，关于统计学上的东西要学的不错。

到此，以上就是小编对于怎么学大数据挖掘的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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