❶ 要學數據挖掘需要哪些基礎
數據分析能力是數據挖掘的基礎，尤其是EXCEL表格數據處理技能，這對於數據挖掘至關重要。學會如何高效地處理和分析數據，是每一個數據挖掘者必須掌握的技能。
此外，具備政策敏感性也是數據挖掘的重要基礎。理解行業政策、企業政策等，並能夠從數據中提煉出有價值的信息，這對於把握市場動態、制定策略具有重要意義。
數據挖掘需要具備對企業行業的深刻理解。了解企業的本質管理，挖掘數據間的關聯，找出存在的問題，這對提升企業的管理水平至關重要。
數據挖掘者需要能夠為高層管理者制定出影響商業績效的策略與行動計劃。這要求他們具備橫向和縱向分析的能力，能夠從不同角度分析數據，發現潛在的機會和風險。
數據挖掘還需要掌握PPT、SPSS等工具，以便有效地展示和分析數據。這些工具可以幫助數據挖掘者更直觀地展示數據結果，提升報告的質量。
針對財務數據，數據挖掘者還需要掌握財務管理及成本核算的基礎知識。這有助於他們從財務角度理解數據，發現企業的盈利模式和成本結構。
不同行業有不同的需求。例如，工程領域需要了解工民建知識、工程造價知識；銷售管理領域則需要掌握銷售管理知識。數據挖掘者需要根據自己的行業背景，不斷學習和積累相關知識。
數據挖掘是一個需要長期積累的過程。只有在實踐中不斷積累經驗，才能在這一領域取得突破。但一旦有所突破，就有可能成為行業內的佼佼者，為自己的職業生涯打下堅實的基礎。
❷ 大數據價值挖掘的三要素
大數據價值挖掘的三要素
如何充分利用大數據，挖掘大數據的商業價值，從而提升企業的競爭力，已經成為企業關注的一個焦點。
全面解決方案才能奏效
當前，越來越多企業將大數據的分析結果作為其判斷未來發展的依據。同時，傳統的商業預測邏輯正日益被新的大數據預測所取代。但是，我們要謹慎管理大家對大數據的期望值，因為海量數據只有在得到有效治理的前提下才能進一步發展其業務價值。
最廣為人知的大數據定義是Gartner給出的大數據的3V特性：巨大的數據量（Volume）、數據的快速處理（Velocity）、多變的數據結構和類型（Variety）。根據這一定義，大家首先想到的是IT系統中一直難以處理卻又不容忽視的非結構化數據。也就是說，大數據不僅要處理好交易型數據的分析，還把社交媒體、電子商務、決策支持等信息都融入進來。現在，分布式處理技術Hadoop和NoSQL已經能對非結構化數據進行存儲、處理、分析和挖掘，但未能為滿足客戶的大數據需求提供一個全面的解決方案。
事實上，普遍意義上的大數據范圍更加廣泛，任何涉及海量數據及多數據源的復雜計算，均屬大數據范疇，而不僅局限於非結構化數據。因此，諸如電信運營商所擁有的巨量用戶的各類詳細數據、手機開關機信息、手機在網注冊信息、手機通話計費信息、手機上網詳細日誌信息、用戶漫遊信息、用戶訂閱服務信息和用戶基礎服務信息等，均可劃歸為大數據。
與幾年前興起的雲計算相比，大數據實現其業務價值所要走的路或許更為長遠。但是企業用戶已經迫不及待，越來越多企業高層傾向於將大數據分析結果作為其商業決策的重要依據。在這種背景下，我們必須找到一種全面的大數據解決方案，不僅要解決非結構化數據的處理問題，還要將功能擴展到海量數據的存儲、大數據的分布式採集和交換、海量數據的實時快速訪問、統計分析與挖掘和商務智能分析等。
典型的大數據解決方案應該是具有多種能力的平台化解決方案，這些能力包括結構化數據的存儲、計算、分析和挖掘，多結構化數據的存儲、加工和處理，以及大數據的商務智能分析。這種解決方案在技術應具有以下四個特性：軟硬集成化的大數據處理、全結構化數據處理的能力、大規模內存計算的能力、超高網路速度的訪問。
軟硬體集成是必然選擇
我們認為，大數據解決方案的關鍵在於如何處理好大規模數據計算。過去，傳統的前端資料庫伺服器、後端大存儲的架構難以有效存儲大規模數據並保持高性能數據處理。這時候，我們讓軟體和硬體更有效地集成起來進行更緊密的協作。也就是說，我們需要軟硬一體化的專門設備來應對大數據的挑戰。
一直以來，甲骨文公司在傳統的關系型資料庫領域佔有絕對優勢，但並未因此固步自封。面對大數據熱潮，甲骨文公司根據用戶的需求不斷推陳出新，將在數據領域的優勢從傳統的關系型資料庫擴展到全面的大數據解決方案，成為業界首個通過全面的、軟硬體集成的產品來滿足企業關鍵大數據需求的公司。
甲骨文公司以軟硬體集成的方式提供大數據的捕獲、組織、分析和決策的所有能力，為企業提供完整的集成化大數據解決方案，其中的核心產品包括Oracle大數據機、Exalytics商務智能雲伺服器和OracleExadata資料庫雲伺服器。
Oracle大數據機用於多結構化大數據處理，旨在簡化大數據項目的實施與管理，其數據加工結果可以通過超高帶寬的InfiniBand網路連接到OracleExadata資料庫雲伺服器中。OracleExadata可提供高效數據存儲和計算能力，配備超大容量的內存和快速快閃記憶體，配合特有的軟硬體優化技術，可對大數據進行高效的加工、分析和挖掘。同時，甲骨文公司在OracleExadata以及資料庫軟體層面提供了非常高效和便捷的高級數據分析軟體，使數據能夠更快、更高效地得到分析、挖掘和處理。
通過Oracle大數據機快速獲得、組織大數據之後，企業還要根據對大數據全面、實時的分析結果做出科學的業務決策。OracleExalytics商務智能雲伺服器能以前所未有的速度運行數據分析應用，為客戶提供實時、快速的可視分析。同樣，它通過InfiniBand網路連接到OracleExadata上進行數據載入和讀取，讓大數據直接在內存中快速計算，滿足大數據時代對數據分析展現的快速響應需求。OracleExalytics實現了新型分析應用，可用於異構IT環境，能存取和分析來自任何Oracle或非Oracle的關系型數據、OLAP或非結構化數據源的數據。
Oracle大數據機、OracleExalytics商務智能雲伺服器和OracleExadata資料庫雲伺服器一起，組成了甲骨文最廣泛、高度集成化系統產品組合，為企業提供了一個端到端的大數據解決方案，滿足企業對大數據治理的所有需求。
堅持開放的戰略
從當前的情況來看，在大數據應用領域，僅靠一家廠商的產品難以解決所有問題。因此對於大數據解決方案供應商來說，採用開放的策略是必然選擇。甲骨文公司堅持全面、開放、集成的產品策略。這一策略在大數據領域同樣適用。
這首先體現在大數據戰略在技術上支持Hadoop和開源軟體。除了集成化產品，甲骨文公司還擁有一系列領先技術，以幫助用戶全面應對大數據應用的挑戰，其中包括OracleNoSQL資料庫，以及針對Hadoop架構的系列產品。
OracleNoSQL資料庫專門為管理海量數據而設計，可以幫助企業存取非結構化數據，並可橫向擴展至數百個高可用性節點。同時，該產品能夠提供可預測的吞吐量和延遲時間，而且更加容易安裝、配置和管理，支持廣泛的工作負載。
而專門針對Hadoop架構的產品，能夠幫助企業應對在組織和提取大數據方面所面臨的挑戰，包括Oracle數據集成Hadoop應用適配器、OracleHadoop裝載器以及OracleSQL Connector等。
此外，OracleR Enterprise實現了R開源統計環境與Oracle資料庫11g的集成，為進行更進一步的數據分析提供了一個企業就緒的、深度集成的環境。
值得一提的是，除對產品和解決方案不斷投入，甲骨文公司還致力於和合作夥伴合作開發大數據解決方案。目前，幾乎所有的甲骨文合作夥伴都在關注和測試大數據解決方案。甲骨文公司正積極尋找更多本地合作夥伴，為客戶提供更加定製化的產品和解決方案。
總而言之，大數據已經和雲計算、社交化、移動化一起，成為現階段驅動企業IT模式變革的重要因素。Oracle大數據解決方案可以橫跨IT架構的所有層面，與其他產品進行創新集成，並憑借卓越的可靠性、可擴展性和可管理性，為企業的IT發展，甚至業務發展提供理想的IT基礎支持。
❸ 企業如何做好數據挖掘
第一、是商業理解，在我看來，這個商業理解就是要把業務問題轉換成數據挖掘問題，目前數據挖掘的理論概念中，一般都包括分類，聚類，回歸，關聯規則這幾類，這需要對這幾類方法有一定的理解，才能有效地轉換。
第二、數據理解，數據描述了我們的業務，在這一步，我們必須找准對應關系，所面臨的業務問題，有哪些數據可以用，我們做的是定量分析，沒有數據顯然是得不到模型的，知道哪裡數據和業務關系緊密，也能讓我們的分析事半功倍。
第三、數據准備，實際上數據挖掘的大部分工作都在這一步，往往到了這一步就發現理想很美好，但現實很骨感，數據質量令人堪憂，缺失值，異常值接踵而來，這是數據的錯誤，還有為了適應演算法，需要將數據去量綱化，類型轉換，去相關性，降維等等操作，這一步將消耗分析人員大量精力。
第四、建模，這一步需要對演算法理解透徹，要了解數據特徵和演算法特點，才能選擇最優演算法，以及最優參數，很多演算法的使用是有假設條件的，必須仔細掌握，得到的模型才會合理，另外，還要考慮業務需要，如果模型必須能解釋，那就要選擇生成式模型演算法。
第五、評價，就是模型評估了，各種評估指標的側重點是不一樣的，要以最能反應業務的指標為准，另外，評估數據的選擇也很關鍵，要盡可能的模擬實際生產環境，才能評估模型的性能。
❹ 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。
關於數據挖掘需要學習哪些知識，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、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。
❺ 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。
❻ 數據挖掘 有哪些注意事項
1數據挖掘方法的選擇
由於數據挖掘方法功能的各不相同，所以要針對挖掘需求和目標，採用適合的模式和演算法，特別是在對多個數字檔案館進行跨館、跨庫挖掘的時候，各館可能採用不同的資料庫系統內核，如ORICLE、SQLSERVER、DBII等等，且各館館藏內容也大相徑庭，所以在進行數據挖掘的時候應立足於所處的數字化館藏環境，在方法的選擇上有的放矢，不能一概而論。
2數據挖掘結果的准確性
即對數據挖掘質量的控制問題。數字檔案館資料庫中涉及大量的數據信息，在這些海量數據面前，不可避免的會出現冗長，甚至錯誤的數據，所以在進行數據挖掘時，應根據數據挖掘任務的不同，選擇適合的挖掘類型和演算法，並對出現的錯誤數據進行修正、處理、加工，為檔案館提供科學合理的各種分析報告和相關預測信息，指導檔案館工作人員採取正確手段，並為檔案館改進服務、作出決策提供智力支持。
3用戶隱私的保護
檔案館利用數據挖掘技術優化服務，提高管理水平的同時，也不可避免的增加了侵犯用戶隱私權的可能性，因為用戶在利用數字檔案資源的過程中涉產生大量的個人信息，這些信息包括：用戶的姓名、工作、學歷、興趣等，它們一旦被其它別有用心的人所獲取，用戶就有可能受到，進而造成用戶對檔案館的反感，影響到用戶的二次利用，所以檔案館應該妥善保管這些信息，建立有效的隱私保障機制，不能在未得到用戶授權的情況下將他們的個人隱私泄漏出去。
4人力資源的保障
數據挖掘脫胎於計算機領域，要在基於知識管理的數字檔案館中實施數據挖掘必然離不開優秀的計算機專業人員和管理人員，但只強調專業技術，忽視對其業務技能的培養，也會制約數字檔案館的發展，所以在數字檔案館建設過程中，需要加強對專業技術人員的檔案知識補充，同時調整檔案館管理人員的知識結構，使他們盡可能的掌握必要的網路、資料庫基礎知識。
從實體管理到信息管理，從信息管理到知識管理已是檔案館發發展的不可逆轉進程，基於知識管理的數字檔案館是檔案館發展的必然組織形式。數據挖掘可以快速有效地分析和處理來自數字檔案館內外的海量數據和信息，使隱性知識顯性化，顯性知識結構化，為數字檔案館的科學管理和服務水平的不斷提高提供了有力支持，使檔案館向著知識化的方向發展，隨著信息技術的不斷深入和挖掘演算法的不斷改進，數據挖掘必將與數字檔案館的知識管理結合得更加緊密，顯現出更加強大的生命力。