数据挖掘理论基础（数据挖掘理论基础知识）

本篇目录：

1、学习数据挖掘需要那些基础知识?2、写给新人数据挖掘基础知识介绍3、如何系统地学习数据挖掘4、数据挖掘的常用方法都有哪些?

学习数据挖掘需要那些基础知识?

1、程序语言，比如c++/java和python，再加个matlab之类的方便应用的语言。会一些机器学习的课程，了解这个领域具体在研究的东西，看点公开课或者书籍。英语基础好，基本读写能力可以。相关计算机方面知识梳理。

2、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。

3、人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。

写给新人数据挖掘基础知识介绍

实施步骤数据挖掘的过程可以分为6个步骤：1) 理解业务：从商业的角度理解项目目标和需求，将其转换成一种数据挖掘的问题定义，设计出达到目标的一个初步计划。2) 理解数据：收集初步的数据，进行各种熟悉数据的活动。

记忆基础推理法的优点是它容许各种型态的数 据，这些数据不需服从某些假设。另一个优点是其具备学习能力，它能藉由旧案例的学习来获取关于新案例的知识。较令人诟病的是它需要大量的历史数据，有足够 的历史数据方能做良好的预测。

（1）内部控制组织组织是体系运行的基本保障。其中，是否设置专职的内控部门是企业界关注的焦点，通常的设置方式包括三种：方式一：单独设置内控部门。方式二：由内部审计部门牵头负责内控工作。

因为数据挖掘工程师对工具的要求比较高，所以数据挖掘的平均薪资也会高于数据分析师。数据分析师岗位技能要求 对业务方向的数据分析师而言，掌握工具只是基础，还需要对业务有深入的理解以及较强的数据分析能力。

如何系统地学习数据挖掘

1、除此之外，还需要熟悉storm/spark/kafka、熟悉Hadoop生态系统各功能组件、熟悉源码，熟悉sparkstieaming；熟悉大数据基础架构，对流式系统、并行计算、实时流计算等技术有较深理解；熟悉python、Mahout数据挖掘和机器学习等等。

2、建议你现从基本的数据挖掘算法开始学起，现向你推荐基本书，应该可以引你入门。《数据挖掘导论》、《数据挖掘基本概念》。

3、用weka进行数据挖掘 数据挖掘实用机器学习技术 以上算是入门吧，java方面的。python最好也要会，不过还是先把这三本看完+敲完，应该怎么学自己也就有思路了。

4、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。

5、大讲台数据挖掘培训为你解需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘 （Apriori和FPTree）、分类算法（CKNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 （Kmeans、Spectral Clustering）。

6、推荐一本很老的书《数据仓库与数据挖掘》。这本书相对来说不那么厚，很多基础概念也有论述，对初学者来说很友好。这一部分的学习是贯穿始终的，有经验的前辈们介绍，什么时候拿出来看看都是有收获的。

数据挖掘的常用方法都有哪些?

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。

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。

数据挖掘的常用方法有：神经网络方法 神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。

数据挖掘方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析。数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。

到此，以上就是小编对于数据挖掘理论基础知识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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