1樓：知哥62007坡計
在學習資料探勘之前應該明白幾點：資料探勘目前在中國的尚未流行開，猶如屠龍之技。資料初期的準備通常佔整個資料探勘專案工作量的70%左右。
資料探勘本身融合了統計學、資料庫和機器學習等學科，並不是新的技術。資料探勘技術更適合業務人員學習（相比技術人員學習業務來的更高效）資料探勘適用於傳統的bi（報表、olap等）無法支援的領域。資料探勘專案通常需要重複一些毫無技術含量的工作。
學習一門技術要和行業靠攏，沒有行業背景的技術如空中樓閣。技術尤其是計算機領域的技術發展是寬泛且快速更替的（十年前做網頁設計都能成立公司），一般人沒有這個精力和時間全方位的掌握所有技術細節。但是技術在結合行業之後就能夠獨當一面了，一方面有利於抓住使用者痛點和剛性需求，另一方面能夠累計行業經驗，使用網際網絡思維跨界讓你更容易取得成功。
不要在學習技術時想要面面俱到，這樣會失去你的核心競爭力。目前國內的資料探勘人員工作領域大致可分為三類。資料分析師：
在擁有行業資料的電商、金融、電信、諮詢等行業裡做業務諮詢，商務智慧型，出分析報告。資料探勘工程師：在多**、電商、搜尋、社交等大資料相關行業裡做機器學習演算法實現和分析。
科學研究方向：在高校、科研單位、企業研究院等高大上科研機構研究新演算法效率改進及未來應用。<>
2樓：冷古香
大部分的人說，學機器學習，只要掌握大學三門課（數學分析、線性代數、概率論與數理統計），但這很不客觀，有很多數學知識是這三門課中沒有講到的，這就會成為學習的瓶頸。想深入學習機器學習的人，很有必要學習以下數學課程：《矩陣分析》：
機器學習很多演算法需要使用計算機來計算，就需要轉換成計算機所接受的格式，而且很多矩陣相關的內容**性代數中並沒有涉及，所以學習《矩陣分析》是很有必要的。書籍：推薦 horn的《矩陣分析》。
統計學》：大學期間開的概率統計的主要部分在於概率，而統計部分則是淺嘗即止，就算包含了大數定律、抽樣分佈還是引數估計，也只涉及了很淺顯的一部分。<>
3樓：網友
地與地的學習。買個機械人學習，探測很重要，處理更快捷，保持低溫泛思。
零基礎學資料探勘應該怎麼入門
4樓：cda資料分析師
初級資料分析師需要掌握的技能有：統計學基礎、python語言、網頁分析、資料庫技術、常用模型理論、資料分析入門並不難，難的是之後的積累才是重點，如何在實際工作、專案中真正發揮資料分析的作用，產生價值。
資料分析師要具備六種核心能力：
1.基礎科學的能力。
可以說，在資料決策的時代，資料分析幾乎滲透到企業的每個業務環節中。掌握統計學，才能知道每一種資料分析的模型，什麼樣的輸入，什麼樣的輸出，有什麼樣的作用。
2.使用分析工具的能力。
任何資料隱羨判分析師從事業務方向的工作都必須會統計學，統計學的學習最好輔助spss或其他sas來學，做到資料分析基本功紮實，兼顧實戰性。學習中，要掌握sql的基礎語法、中級語法和常用函式，結合關聯式資料庫系統來學習sql語句。
3.掌握程式語言的能力。
python主要掌握基礎語法，pandas操作、numpy操作、sklearn建模，學會用python編寫網路爬蟲爬取資料等等。
4.邏輯思維的能派掘力。
邏輯思維對於資料分析來說特別重要。反映商業資料裡，大家可以理解為去搭建商業框架或者說是故事線，有邏輯的推進，結果才灶改會另人信服。
5.資料視覺化的能力。
有了python的基礎，就可以學習資料視覺化了。運營和產品都需要學習視覺化，python中視覺化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly;
6.模型評估的能力。
model建模，知道模型建好後應該怎樣去評估，掌握怎樣用一些定量的指標，資料、數值來衡量模型建好後到底有多準確，或者說到底有多錯誤。模型評估的指標或計算方式選擇正確與否，能夠直接影響到整個專案獲模型是否有效。
想要了解更多關於資料探勘的問題可以到cda認證中心諮詢一下，cda是大資料和人工智慧時代面向國際範圍全行業的資料分析專業人才職業簡稱，具體指在網際網絡、金融、諮詢、電信、零售、醫療、旅遊等行業專門從事資料的採集、清洗、處理、分析並能製作業務報告、提供決策的新型資料人才。
5樓：呂秀才
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