数据挖掘学习方法（数据挖掘技巧）

本篇目录：

1、怎样学习数据挖掘?2、大数据挖掘工程师的学习方法3、求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。4、大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作5、数据挖掘的基本步骤是什么

怎样学习数据挖掘?

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。

如果我们做数据挖掘的话，就要重视数学知识，数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

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。

找资料学习PASCAL语言，PASCAL功能强大，语言风格严谨，对于培养严密的思维、逻辑能力有好处。数据挖掘目前在中国尚未流行开来，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。

(1)数据清理：对噪声数据和不一致的数据做铲除操作。或者是对重复数据做删除，或者是对缺失数据做填充(众数、中位数、自己判断)。(2)数据集成：将多个数据源的数据做整合。(3)数据选择：选择需要的数据做发掘。

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。

大数据挖掘工程师的学习方法

1、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、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。

3、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。

求高手推荐学习数据挖掘的方法以及详细的学习过程。

1、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、学习大规模并行计算的技术，例如MapReduce、MPI，GPU Computing。基本每个大公司都会用到这些技术，因为现实的数据量非常大，基本都是在计算集群上实现的。

3、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。

4、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。

大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作

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。模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。

大数据方向需要学数据存储和分析技术、数据挖掘和机器学习技术、业务应用和商业分析等。数据存储和分析技术大数据的处理需要一个强大的平台，因此数据存储和分析技术是大数据方向中最基础和最重要的方面。

大数据应用技术就业方向：互联网、物联网、人工智能、金融、体育、在线教育、交通、物流、电商等。

大数据技术专业是结合国家大数据、人工智能产业发展战略而设置的新兴专业，该专业面向大数据应用领域，主要学习大数据运维、采集、存储、分析、可视化知识和技术技能。

大数据量的计算， 在单台服务器上是计算不了的， 这就需要用分布式计算， 所以要掌握各种分布式计算框架， 像hadoop， spark之类， 需要掌握机器学习算法的分布式实现。

大数据挖掘，负责关键模型应用和研究工作。大数据分析应用程序：两者都是外部需求的访问者也是解决方案的输出，并且北京IT培训发现在许多情况下还将承担整体协调的作用。大数据提取转换和加载过程（ETL）是大数据的重要处理环节。

数据挖掘的基本步骤是什么

1、从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有信息收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等 8 个步骤。

2、建立数据挖掘库包括以下几个步骤：数据收集，数据描述，选择，数据质量评估和数据清理，合并与整合，构建元数据，加载数据挖掘库，维护数据挖掘库。

3、数据挖掘的基本流程包括：选择数据集、数据预处理、特征选择、模型选择、模型评估和模型应用。其中，数据预处理是数据挖掘过程中最重要的一步，包括数据清洗、数据转换、数据归一化等。

4、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。结果分析：对数据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够最终被用户理解的知识。

到此，以上就是小编对于数据挖掘技巧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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