數據挖掘需要哪些知識

1. 數據分析和數據挖掘學要哪些專業知識

在學數據分析之前，我們首先要明確知識架構。一般來說，數據分析師需要的技能就是這些：需要掌握SQL資料庫的基本操作，同時掌握基本的數據管理。會用Excel和SQL做基本的數據提取、分析和展示；會用腳本語言進行數據分析，Python或者R；有獲取外部數據的能力加分，比如爬蟲；會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告；熟悉常用的數據挖掘演算法（數據分析演算法包括回歸分析、決策樹、分類、聚類方法等）。這些技能掌握了，就能夠入門數據分析師了。

數據挖掘需要的技能：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。

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2. 數據挖掘需要哪些技能

編程語言

數據挖掘和數據分析不一樣，數據分析可以利用一些現成的分析工具完成，但是數據挖掘絕大部分要依賴於編程，在數據挖掘領域常用的編程語言有R、Python、C++、java等，R和python最受歡迎。

大數據處理框架

做數據挖掘不可避免的要接觸大數據，目前常用的大數據框架就兩個，Hadoop和Spark，Hadoop的原生開發語言是Java，資料多，Spark的原生開發語言是Scala，不過也有Python的API。

資料庫知識

這個不用多說，既然是和數據打交道，資料庫知識自然少不了，常見關系資料庫和非關系資料庫知識都要掌握，如果要處理大數量數據集，就得掌握關系型資料庫知識，比如sql、oracle。

數據結構與演算法

精通數據結構和演算法對數據挖掘來說相當重要，在數據挖掘崗位面試中也是問的比較多的，數據結構包括數組，鏈表，堆棧，隊列，樹，哈希表，集合等，而常見的演算法包括排序，搜索，動態編程，遞歸等。

機器學習/深度學習

機器學習是數據挖掘的最重要部分之一。 機器學習演算法可建立樣本數據的數學模型，來進行預測或決策， 深度學習是更廣泛的機器學習方法系列中的一部分。這部分的學習主要分兩塊，一是掌握常見機器學習演算法原理，二是應用這些演算法並解決問題。

統計學知識

數據挖掘是一個交叉學科，不僅涉及編程和計算機科學，還涉及到多個科學領域，統計學就是不可獲取的一部分，它可以幫我們更快的識別問題，區分因果關系和相關性。

關於數據挖掘需要哪些技能，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

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. 數據分析需要掌握哪些知識

數據分析定義

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

數據分析分類

數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特徵，而驗證性數據分析則側重於已有假設的證實或證偽。

數據分析常用方法

1、PEST分析：

是利用環境掃描分析總體環境中的政治（Political）、經濟（Economic）、社會（Social）與科技（Technological）等四種因素的一種模型。這也是在作市場研究時，外部分析的一部分，能給予公司一個針對總體環境中不同因素的概述。這個策略工具也能有效的了解市場的成長或衰退、企業所處的情況、潛力與營運方向。一般用於宏觀分析。

2、SWOT分析：

又稱優劣分析法或道斯矩陣，是一種企業競爭態勢分析方法，是市場營銷的基礎分析方法之一，通過評價自身的優勢（Strengths）、劣勢（Weaknesses）、外部競爭上的機會（Opportunities）和威脅（Threats），用以在制定發展戰略前對自身進行深入全面的分析以及競爭優勢的定位。而此方法是Albert Humphrey所提。

3、5W2H分析：

用五個以W開頭的英語單詞和兩個以H開頭的英語單詞進行設問，發現解決問題的線索，尋找發明思路，進行設計構思，從而搞出新的發明項目具體：

（1）WHAT——是什麼？目的是什麼？做什麼工作？

（2）WHY——為什麼要做？可不可以不做？有沒有替代方案？

（3）WHO——誰？由誰來做？

（4）WHEN——何時？什麼時間做？什麼時機最適宜？

（5）WHERE——何處？在哪裡做？

（6）HOW ——怎麼做？如何提高效率？如何實施？方法是什麼？

（7）HOW MUCH——多少？做到什麼程度？數量如何？質量水平如何？費用產出如何？

4、7C羅盤模型：

7C模型包括

（C1）企業很重要。也就是說，Competitor：競爭對手，Organization：執行市場營銷或是經營管理的組織，Stakeholder：利益相關者也應該被考慮進來。

（C2）商品在拉丁語中是共同方便共同幸福的意思，是從消費者的角度考慮問題。這也和從消費者開始考慮問題的整合營銷傳播是一致的，能體現出與消費者相互作用進而開發出值得信賴的商品或服務的一種哲學。經過完整步驟創造出的商品可以稱之為商品化。

（C3）成本不僅有價格的意思，還有生產成本、銷售成本、社會成本等很多方面。

（C4）流通渠道表達商品在流動的含義。創造出一個進貨商、製造商、物流和消費者共生的商業模式。作為流通渠道來說，網路銷售也能算在內。

（C5）交流

（C6）消費者

N = 需求（Needs）：生活必需品，像水、衣服、鞋。
W = 想法（Wants）：想得到的東西，像運動飲料、旅遊鞋。
S = 安全（Security）：安全性，像核電、車、食品等物品的安全。
E = 教育（Ecation）：對消費者進行教育，為了能夠讓消費者也和企業一樣對商品非常了解，企業應該提供給消費者相應的知識信息。
（C7）環境

N = 國內和國際：國內的政治、法律和倫理環境及國際環境，國際關系。
W = 天氣：氣象、自然環境，重大災害時經營環境會放生變化，適應自然的經營活動是必要的。像便利店或是部分超市就正在實行。
S = 社會和文化：網路時代的社會、福利及文化環境理所當然應該成為考慮因素。
E = 經濟：經濟環境是對經營影響最大的，以此理所當然應該成為考慮因素。7C羅盤模型是一個合作市場營銷的工具。
5、海盜指標法AARRR:是互聯網常用的「用戶增長模型」，黑客增長模型：

Acquisition：獲取用戶
Activation：提高活躍度
Retention：提高留存率
Revenue：獲取收入
Refer：自傳播

數據分析常用工具

日常數據分析用的最多的還是辦公軟體尤其excel、word、ppt，數據存儲處理可能用到一些資料庫結合access用，另外目前一般公司小型關系資料庫用mysql的還是比較多免費、輕量級，還有較多的也在用pg。

其次分析師是用一些專業的分析軟體spss，sas，自助分析用的BI軟體平台如：finebi、tableau等。

finebi

其實想強調的是分析師40%-60%的時間可能會花在數據的獲取、處理和准備上，所以最好能會點sql，個人覺得對於分析師與其去了解資料庫，不如好好去學下sql，因為sql是標准化的數據查詢語言，所有的關系型資料庫包括一些開源的資料庫甚至各公司內部的數據平台都對它有良好的支持。最後對於第三方的一些數據收集或者一些跨平台的數據處理，包括一些分析可以用finebi。

數據分析流程

有了 這些基礎的理論和分析方法後，接下來具體的分析流程可參考：

1.提出問題（需求） 2.結論/假設 3.數據准備 4.數據分析 5.報告生成 結論驗證。

我們按照如上的分析步驟來個示例：

XX產品首銷，哪些用戶最有可能來購買？應該給哪些用戶進行營銷？

第一步首先是提出了問題，有了需求。

第二步分析問題，提出方案，這一步非常重要，正如上面提到的第二三類的數據分析本身就是一個假設檢驗的過程，如果這一步不能很好的假設，後續的檢驗也就無從談起。主要需要思考下從哪些方面來分析這個問題。

可以從三個方面：（PS：這里對於一些常規的屬性比如：性別、年齡、地區分布了這些基本，老大早已心中有數，就不再看了）

1.曾經購買過跟XX產品相似產品的用戶，且當前使用機型是XX產品上一或幾代產品，有換機意願需求的。

2.用戶的關注程度用戶是否瀏覽了新品產品站，是否搜索過新品相關的信息，是否參加了新品的活動。

3.用戶的消費能力歷史消費金額、歷史購機數量、本年度購機金額、本年度購機數量、最近一次購機時間及金額等。

第三步准備數據：

創建分析表，搜集數據 這一步基本是最花時間的，這時候就是考量你的數據平台、數據倉庫的時候了，倉庫集成的好，平台易用的話時間應該不用太長。

第四步數據分析：筆者是把數據導入到finebi進行分析的，也可以用python，其實用excel也非常好，只是筆者對excel的有些處理不是很擅長。

第五步就是圖表呈現，報告的表達了，最後我們驗證得到的一個結論就是：購買過同類產品，關注度越高，復購周期越近的用戶越最容易再次復購。

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5. 數據挖掘演算法 需要什麼知識

主要是數據挖掘演算法
有分類，有bayes、決策樹、svm等；
聚類，有K-means、isodata等；
關聯，有apriori和改進的apriori演算法，
序列分析等方面的演算法。
這些都是正統的，基於資料庫的數據挖掘必備知識。

如果是基於web的，則最好還知道海量網頁爬蟲、網頁結構解析、網頁內容提取。

6. 學習數據挖掘知識圖譜需要哪些知識基礎

看看演算法、語義相關的
比如分類、聚類、相似度等演算法

7. 學習數據挖掘需要那些基礎知識

學習數據挖掘需要學習編程語言（Python、C、C++、Java、Delphi等），數據結構和演算法，操作系統和網路編程。

數據挖掘涉及的內容比較泛，機器學習、數據挖掘、人工智慧，這些知識大多是相通的。編程語言主要是C語言、C++和Java，。我首先這里可以學習C語言聖經《C程序設計語言》以及《C++ Primer》，數據結構和演算法推薦《數據結構與演算法分析(C語言描述)》。最好有機器學習，涉及到數據挖掘，自然語言處理和深度學習。數據挖掘主要是搜索排序，反作弊，個性化推薦，信用評價等；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），明白MapRece的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具。

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8. 數據分析需要掌握些什麼知識

統計學，數學，邏輯學是數據分析的基礎，是數據分析師的內功，內功不扎實，學再多都是徒勞。

掌握統計學，我們才能知道每一種數據分析的模型，什麼樣的輸入，什麼樣的輸出，有什麼樣的作用，開始我們並不一定要把每個演算法都弄懂。

如果我們要做數據挖掘師，數據能力是我們吃飯的飯碗。

如果你沒有數學能力，用現成的模型也好，模塊也好，也能做，但一定會影響你的技術提升，當然更影響你的職位晉升。

業務方向

大家在招聘網站中搜索數據分析的職位，大概分為兩類：輔助業務的數據分析職位和數據分析師職位。

1)輔助業務的數據分析：一般在零售業里職位設置較多，該職位一定要對業務爛熟於心，對業務有長時間的積淀和理解，用數據發現業務流程中的問題，並提出合理化的解決方案，分析數據是為整個商業邏輯去做支撐。細分職位包括：市場調查、行業分析和經營分析三類。

2)數據分析師：業務方向的數據分析師，該職位招聘時一定前面有一個限定詞，什麼數據分析師，歸結起來分為三類：產品數據分析師，運營數據分析師和銷售數據分析師。

技術方向

技術方向主要指數據挖掘方向，分為三類：數據挖掘工程師(機器學習)、數據倉庫工程師(構架師)和數據開發工程師。在互聯網和金融行業崗位設置較多

普遍來說：技術方向的基礎崗的工資薪酬要比業務崗的薪酬高一個等級，但是做到管理崗的話，在中國，業務崗的薪酬比技術崗的薪酬要高。

9. 數據挖掘主要涉及到哪些方面的知識

1. 工程能力
（ 1 ）編程基礎：需要掌握一大一小兩門語言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 腳本；需要掌握基本的資料庫語言；
建議：MySQL + python + C++ ；語言只是一種工具，看看語法就好；
推薦書籍：《C++ primer plus 》
（ 2 ）開發平台： Linux ；
建議：掌握常見的命令，掌握 Linux 下的源碼編譯原理；
推薦書籍：《Linux 私房菜》
（ 3 ）數據結構與演算法分析基礎：掌握常見的數據結構以及操作（線性表，隊，列，字元串，樹，圖等），掌握常見的計算機演算法（排序演算法，查找演算法，動態規劃，遞歸等）；
建議：多敲代碼，多刷題；
推薦書籍：《大話數據結構》《劍指 offer 》
（ 4 ）海量數據處理平台： Hadoop （ mr 計算模型，java 開發）或者 Spark （ rdd 計算模型， scala開發），重點推薦後者；
建議：主要是會使用，有精力的話可以看看源碼了解集群調度機制之類的；
推薦書籍：《大數據 spark 企業級實戰》
2. 演算法能力
（ 1 ）數學基礎：概率論，數理統計，線性代數，隨機過程，最優化理論
建議：這些是必須要了解的，即使沒法做到基礎扎實，起碼也要掌握每門學科的理論體系，涉及到相應知識點時通過查閱資料可以做到無障礙理解；
（ 2 ）機器學習 / 深度學習：掌握 常見的機器學習模型（線性回歸，邏輯回歸， SVM ，感知機；決策樹，隨機森林， GBDT ， XGBoost ；貝葉斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常見的機器學習理論（過擬合問題，交叉驗證問題，模型選擇問題，模型融合問題等）；掌握常見的深度學習模型（ CNN ，RNN 等）；
建議：這里的掌握指的是能夠熟悉推導公式並能知道模型的適用場景；
推薦書籍：《統計學習方法》《機器學習》《機器學習實戰》《 UFLDL 》
（ 3 ）自然語言處理：掌握常見的方法（ tf-idf ， word2vec ，LDA ）；
3. 業務經驗
（ 1 ）了解推薦以及計算廣告相關知識；
推薦書籍：《推薦系統實踐》《計算廣告》
（ 2 ）通過參加數據挖掘競賽熟悉相關業務場景，常見的比賽有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

10. 數據挖掘需要哪些知識

需要一些編程語言知識，然後語言熟悉一些挖掘技術，然後能夠很好的對數據進行處理