極限挑戰數據挖掘需要學什麼

① 數據挖掘需要哪些基礎

人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等。

數據挖掘從資料庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的並有潛在價值的信息，數據挖掘主要基於人工智慧、機器學習、模式識別、統計學、資料庫、可視化技術等，高度自動化地分析企業的數據;

作出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調整市場策略，減少風險，作出正確的決策。

② 學習數據挖掘需要那些基礎知識

入門推薦你看《機器學習實戰》，不需要你跑去學習演算法和數據結構，不需要解析幾何的知識，但是數理統計的基礎你必須要有，期望、方差、常用的幾種概率分布，尤其注意一下條件概率，因為樸素貝葉斯模型你一定要懂，線性代數至少你要明白矩陣乘法、行列式計算，再就是微積分知識，不然你看不懂所有基於梯度下降法的文獻，行業內用的比較多的是c++，java和python，推薦你用python，很多模型不需要你造輪子，python有相關的第三方模塊，很方便。

數據挖掘涉及的內容比較泛，機器學習、數據挖掘、人工智慧，但實際上這些知識大多是相通的，機器學習實戰這本書是我看的啟蒙書里很好的一本了，該有的都有，難度較小，有理論有實踐，可以較快的對各種知識有個大概的了解，但是想要長期在這個行業發展，還需要學習更多的知識，比如說提到回歸模型，你不僅僅要知道最小二乘法，你還要想到怎麼進行數據清洗、哪些數據需要清洗，怎麼規范數據，數據是否過多，要不要進行歸約和降維，採用哪種回歸模型，精確度大致要達到什麼水平，要不要考慮過擬合和欠擬合，要不要進行交叉驗證，幾折交叉驗證效果好，如果回歸模型不適用，有哪些備選方案。比如說決策樹模型，書上簡單的講了個if-then就完了，按照什麼規則生成樹，怎麼分層，要不要剪枝，最終的效果怎麼樣，造成誤差的原因是模型太復雜還是太簡單，怎麼綜合其他模型對決策樹進行改進，數據的聚類方法用k均值還是DBSCAN，需要對數據進行分類的時候要考慮數據量大不大，SVM還是神經網路，數據量計算機吃不吃得消，一次吃不消該怎麼做，等你對這些有了大致的了解之後，好好看看《統計學習方法》這本書，深入地了解一下理論部分，看一看核心部分的數學模型，看一看如何演算法實現，著重理解一下拉格朗日微分法和拉格朗日對偶，解決等式約束和不等式約束很有用，這個也是使用智能演算法嘗試解決NP完全問題的一個結合點。

除了看書以外，其他時間全部用在學習編程上，python常用的numpy、matplotlib、scipy、sklearn、nltk這些包你都要大致了解怎麼用，推薦你看看圖靈程序設計叢書里的《python學習手冊》《python自然語言處理》《python科學計算》，至少要知道怎麼定義類、方法、屬性，常用模塊里有哪些好用的方法，常見的異常怎麼排除，其他的在有時間的時候隨用隨學，至於演算法和數據結構，有時間的話看看《演算法導論》，肯定有所收獲。

至於說書單就上豆瓣搜一搜，評分高的一般都比較靠譜，英文版的也比較靠譜

③ 數據挖掘工程師需要懂哪些知識

1、需要理解主流機器學習演算法的原理和應用。

2、需要熟悉至少一門編程語言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。

3、需要理解資料庫原理，能夠熟練操作至少一種資料庫(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能夠明白MapRece的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具更好。

4、經典圖書推薦：《數據挖掘概念與技術》、《機器學習實戰》、《人工智慧及其應用》、《資料庫系統概論》、《演算法導論》、《Web數據挖掘》、《 Python標准庫》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《數據結構》等。

④ 數據挖掘需要學習哪些知識

1.統計知識

在做數據分析，統計的知識肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我們做數據挖掘的話，就要重視數學知識，數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。

2.概率知識

而樸素貝葉斯演算法需要概率方面的知識，SKM演算法需要高等代數或者區間論方面的知識。當然，我們可以直接套模型，R、Python這些工具有現成的演算法包，可以直接套用。但如果我們想深入學習這些演算法，最好去學習一些數學知識，也會讓我們以後的路走得更順暢。我們經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。

3.數據挖掘的數據類型

那麼可以挖掘的數據類型都有什麼呢?關系資料庫、數據倉庫、事務資料庫、空間資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫和多媒體資料庫。關系資料庫就是表的集合，每個表都賦予一個唯一的名字。每個表包含一組屬性列或欄位，並通常存放大量元組，比如記錄或行。關系中的每個元組代表一個被唯一關鍵字標識的對象，並被一組屬性值描述。

4.數據倉庫

什麼是數據倉庫呢?數據倉庫就是通過數據清理、數據變換、數據集成、數據裝入和定期數據刷新構造 。數據挖掘的工作內容是什麼呢?數據分析更偏向統計分析，出圖，作報告比較多，做一些展示。數據挖掘更偏向於建模型。比如，我們做一個電商的數據分析。萬達電商的數據非常大，具體要做什麼需要項目組自己來定。電商數據能給我們的業務什麼樣的推進，我們從這一點入手去思考。我們從中挑出一部分進行用戶分群。

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⑤ 數據挖掘需要什麼基礎

1.學好各項數學基礎課，主要就是線性代早激數，概率論、統計學等。
2.程序語言，比如c++/java和python，再加個matlab之類的方便應用的語言。
3.會一些機器學習的課程，了解這個領域具體在研究的東西，看點公開課或者書籍。
4.英語基礎好，基本讀寫能力可以。
5.相關計算機方面知識梳理。
數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家陸沒襪系統（依靠過去的經驗法則）察辯和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

⑥ 數據挖掘的相關學科有哪些

數據挖掘涉及的學科：統計學、資料庫系統、數據倉庫、信息檢索、機器學習、應用、模式識別、可視化、演算法、高性能計算、數理統計、機器學習、高性能計算、模式識別、神經網路、數據可視化、信息檢索、圖像與信號處理、空間數據分析等。

數據挖掘是一個比較傳統的研究方向，是從大量的、隨機的、不完全的、有雜訊的、模糊的數據中，提取隱含在其中、人們事先不知道又潛在有用信息和知識的過程。數據挖掘需要根據數據倉庫中的數據信息，選擇合適的分析工具，應用統計方法、事例推理、規則推理、決策樹、模糊集、甚至神經網路、遺傳演算法的方法處理信息，得出有用的分析信息。數據挖掘過程是一個反復循環的過程，每一個步驟如果沒有達到預期的目標，都需要回到前面的步驟，重新調整並執行。數據挖掘需要綜合運用計算機、數學以及統計學的相關知識。在大數據時代，數據挖掘被賦予了更豐富的含義，研究范圍也有了相應的拓展。

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