1. 数据挖掘设计哪些专业知识，要学习哪些课本的内容
数据库，人工智能，统计，可视化。。。。。太多了
先拿教科书看看《数据挖掘实践》《数据挖掘概念与技术》
2. 数据挖掘方向都要学习哪些东西
学习数据分析，建议你去培训机构看看，有课表还是很详细的！
3. 数据挖掘工程师需要懂哪些知识
1、需要理解主流机器学习算法的原理和应用。
2、需要熟悉至少一门编程语言如(Python、C、C++、Java、Delphi等)。
3、需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库(Mysql、SQL、DB2、Oracle等)，能够明白MapRece的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。
4、经典图书推荐：《数据挖掘概念与技术》、《机器学习实战》、《人工智能及其应用》、《数据库系统概论》、《算法导论》、《Web数据挖掘》、《 Python标准库》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《数据结构》等。
4. 想搞数据挖掘 需要学习哪些东东
看你想从事哪个工作
企业？教学研究？
数据挖掘分方向，有统计方向，也有计算机方向。它算是交叉学科。
数据库是要学的，sas统计软件算是一个比较好的数据挖掘工具。
还有什么不懂的可以给我发消息。
我读的研究生就是数据挖掘专业，统计方向。
5. 大数据挖掘需要学习哪些技术大数据的工作
首先
我由各种编程语言的背景——matlab,R,java,C/C++,python,网络编程等
我又一定的数学基础——高数，线代，概率论，统计学等
我又一定的算法基础——经典算法，神经网络，部分预测算法，群智能算法等
但这些目前来讲都不那么重要，但慢慢要用到
Step 1：大数据理论，方法和技术
大数据理论——啥都不说，人家问你什么是大数据时，你能够讲到别人知道什么是大数据
大数据方法——然后别人问你，那怎么实现呢？嗯，继续讲：说的是方法（就好像归并排序算法：分，并）。到目前外行人理解无障碍
大数据技术——多嘴的人继续问：用的技术。
这阶段只是基础，不涉及任何技术细节，慢慢看慢慢总结，积累对“大数据”这个词的理解。
Step 2：大数据思维
Bang~这是继Step 1量变发展而来的质变：学了那么久“大数据”，把你扔到制造业，你怎么办？
我想，这就是“学泛”的作用吧，并不是学到什么具体东西，而是学到了对待事物的思维。
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以下阶段我还没开始=_=，不好误导大家
Step 3：大数据技术基础
Step 4：大数据技术进阶
Step 5：打实战
Step 6：大融合
6. 数据分析师需要学那些东西
数据分析师需要学习以下几个方面的课程：
（1）数据管理。
a、数据获取。
企业需求:数据库访问、外部数据文件读入
案例分析:使用产品信息文件演示spss的数据读入共能。
b、数据管理。
企业需求:对大型数据进行编码、清理、转换。
案例分析:使用银行信用违约信息文件spss相应过程。
1）数据的选择、合并与拆分、检查异常值。
2）新变量生成，SPSS函数。
3）使用SPSS变换数据结构——转置和重组。
4）常用的描述性统计分析功能。频率过程、描述过程、探索过程。
c、数据探索和报表呈现。
企业需求:对企业级数据进行探索，主要涉及图形的使用。spss报表输出。
案例分析:企业绩效文件，如何生成美观清晰的报告。
1）制作报表前对变量的检查
2）制作报表的中对不同类型的数据处理
3） 报表生成功能与其他选项的区别
（2）数据处理
a、相关与差异分析。
案例分析:产品合格率的相关与差异分析。
b、线性预测。
企业需求: 探索影响企业效率的因素，并进一步预测企业效率。
案例分析:产品合格率的影响因素及其预测分析。
c、因子分析。
企业需求: 需要抽取影响企业效率的主要因素，进行重点投资
案例分析:客户购买力信息研究。
d、聚类分析。
企业需求: 需要了解购买产品的客户信息
案例分析:客户购买力信息研究
e、bootstrap。
案例分析: bootstrap抽样。
（3）SPSS代码
SPSS代码应用
7. 学习数据挖掘一般要学哪些软件和工具
1、WEKA
WEKA 原生的非 Java 版本主要是为了分析农业领域数据而开发的。该工具基于 Java 版本，是非常复杂的，并且应用在许多不同的应用中，包括数据分析以及预测建模的可视化和算法。与 RapidMiner 相比优势在于，它在 GNU 通用公共许可证下是免费的，因为用户可以按照自己的喜好选择自定义。
WEKA 支持多种标准数据挖掘任务，包括数据预处理、收集、分类、回归分析、可视化和特征选取。添加序列建模后，WEKA 将会变得更强大，但目前不包括在内。
2、RapidMiner
该工具是用 Java 语言编写的，通过基于模板的框架提供先进的分析技术。该款工具最大的好处就是，用户无需写任何代码。它是作为一个服务提供，而不是一款本地软件。值得一提的是，该工具在数据挖掘工具榜上位列榜首。另外，除了数据挖掘，RapidMiner 还提供如数据预处理和可视化、预测分析和统计建模、评估和部署等功能。更厉害的是它还提供来自 WEKA(一种智能分析环境)和 R 脚本的学习方案、模型和算法。
RapidMiner 分布在 AGPL 开源许可下，可以从 SourceForge 上下载。SourceForge 是一个开发者进行开发管理的集中式场所，大量开源项目在此落户，其中就包括维基网络使用的 MediaWiki。
3、NLTK
当涉及到语言处理任务，没有什么可以打败 NLTK。NLTK 提供了一个语言处理工具，包括数据挖掘、机器学习、数据抓取、情感分析等各种语言处理任务。
而您需要做的只是安装 NLTK，然后将一个包拖拽到您最喜爱的任务中，您就可以去做其他事了。因为它是用 Python 语言编写的，你可以在上面建立应用，还可以自定义它的小任务。
4、Orange
Python 之所以受欢迎，是因为它简单易学并且功能强大。如果你是一个 Python 开发者，当涉及到需要找一个工作用的工具时，那么没有比 Orange 更合适的了。它是一个基于 Python 语言，功能强大的开源工具，并且对初学者和专家级的大神均适用。
此外，你肯定会爱上这个工具的可视化编程和 Python 脚本。它不仅有机器学习的组件，还附加有生物信息和文本挖掘，可以说是充满了数据分析的各种功能。
5、KNIME
数据处理主要有三个部分：提取、转换和加载。 而这三者 KNIME 都可以做到。 KNIME 为您提供了一个图形化的用户界面，以便对数据节点进行处理。它是一个开源的数据分析、报告和综合平台，同时还通过其模块化数据的流水型概念，集成了各种机 器学习的组件和数据挖掘，并引起了商业智能和财务数据分析的注意。
KNIME 是基于 Eclipse，用 Java 编写的，并且易于扩展和补充插件。其附加功能可随时添加，并且其大量的数据集成模块已包含在核心版本中。
6、R-Programming
如果我告诉你R项目，一个 GNU 项目，是由 R(R-programming简称，以下统称R)自身编写的，你会怎么想?它主要是由 C 语言和 FORTRAN 语言编写的，并且很多模块都是由 R 编写的，这是一款针对编程语言和软件环境进行统计计算和制图的免费软件。
R语言被广泛应用于数据挖掘，以及开发统计软件和数据分析中。近年来，易用性和可扩展性也大大提高了 R 的知名度。除了数据，它还提供统计和制图技术，包括线性和非线性建模，经典的统计测试，时间序列分析、分类、收集等等。
8. 我想学数据挖掘分析，我该从和入手应该看那些东西~~~
看人工智能、数据挖掘的一本导论书，多学习概率统计、矩阵和优化理论吧
9. 学习数据挖掘需要那些基础知识
学习数据挖掘需要学习编程语言（Python、C、C++、Java、Delphi等），数据结构和算法，操作系统和网络编程。
数据挖掘涉及的内容比较泛，机器学习、数据挖掘、人工智能，这些知识大多是相通的。编程语言主要是C语言、C++和Java，。我首先这里可以学习C语言圣经《C程序设计语言》以及《C++ Primer》，数据结构和算法推荐《数据结构与算法分析(C语言描述)》。最好有机器学习，涉及到数据挖掘，自然语言处理和深度学习。数据挖掘主要是搜索排序，反作弊，个性化推荐，信用评价等；需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），明白MapRece的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具。
如果想提升关于数据挖掘方面的能力，这里推荐CDA数据分析师的相关课程，教你学企业需要的敏捷算法建模能力，可以学到前沿且实用的技术，挖掘数据的魅力;课程中安排了Sklearn/LightGBM、Tensorflow/PyTorch、Transformer等工具的应用实现，并根据输出的结果分析业务需求，为进行合理、有效的策略优化提供数据支撑点击预约免费试听课。
10. 想自学数据挖掘需要什么基础
我先介绍下我自己，我不是搞纯数学专业的，我是REDHAT LINUX“红帽子”公司的资深系统级工程师。我也做过数据挖掘方面的工作！为一个在甲骨文的朋友搞一些数据方面的工作。所以为了应付我也大概突击了下，才发现这门学科有窍门！
首先，我要说的是我觉得你是一名在校大学生！Data Mining不是你想的那么简单，他不单单和数学有关系，还包括了计算机领域的诸多学科。还有社会工程学、逻辑学等文科和理科的交叉学科！他是一门庞大的体系。你要是真想学我只能给你指条比较快的成才之路，后面的东西自己慢慢学都赶趟！慢慢充实自己！大学四年好好利用！学无止境！
既然是数据分析那你的高等数学必须要过硬，别着急这只是你的其他学科的基础课。其次是概率与统计，这才是正科，大学那点玩意就是糊弄人的，你要多看这方面的书。这个一定要学好！线性必须要会要精通。因为数据划分是数据挖掘里最重要的一个环节。这个就是线性范畴里的了。也要精通，学会线性分析你就发现你就学会了很多。数学有这三个底子就可以了。数学分析不要看了。因为那只是高数的延伸！
计算机你一定要懂。数据库你必须得学会。三大数据库ORACLE.SQL.MYSQL原理基本类似触类旁通！
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。你学会了这几个就是你进军下一步的基础，这几个就够你学一阵子的了。
祝你好运哥们！