数据挖掘需要哪些知识

1. 数据分析和数据挖掘学要哪些专业知识

在学数据分析之前，我们首先要明确知识架构。一般来说，数据分析师需要的技能就是这些：需要掌握SQL数据库的基本操作，同时掌握基本的数据管理。会用Excel和SQL做基本的数据提取、分析和展示；会用脚本语言进行数据分析，Python或者R；有获取外部数据的能力加分，比如爬虫；会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告；熟悉常用的数据挖掘算法（数据分析算法包括回归分析、决策树、分类、聚类方法等）。这些技能掌握了，就能够入门数据分析师了。

数据挖掘需要的技能：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。

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2. 数据挖掘需要哪些技能

编程语言

数据挖掘和数据分析不一样，数据分析可以利用一些现成的分析工具完成，但是数据挖掘绝大部分要依赖于编程，在数据挖掘领域常用的编程语言有R、Python、C++、java等，R和python最受欢迎。

大数据处理框架

做数据挖掘不可避免的要接触大数据，目前常用的大数据框架就两个，Hadoop和Spark，Hadoop的原生开发语言是Java，资料多，Spark的原生开发语言是Scala，不过也有Python的API。

数据库知识

这个不用多说，既然是和数据打交道，数据库知识自然少不了，常见关系数据库和非关系数据库知识都要掌握，如果要处理大数量数据集，就得掌握关系型数据库知识，比如sql、oracle。

数据结构与算法

精通数据结构和算法对数据挖掘来说相当重要，在数据挖掘岗位面试中也是问的比较多的，数据结构包括数组，链表，堆栈，队列，树，哈希表，集合等，而常见的算法包括排序，搜索，动态编程，递归等。

机器学习/深度学习

机器学习是数据挖掘的最重要部分之一。 机器学习算法可建立样本数据的数学模型，来进行预测或决策， 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。这部分的学习主要分两块，一是掌握常见机器学习算法原理，二是应用这些算法并解决问题。

统计学知识

数据挖掘是一个交叉学科，不仅涉及编程和计算机科学，还涉及到多个科学领域，统计学就是不可获取的一部分，它可以帮我们更快的识别问题，区分因果关系和相关性。

关于数据挖掘需要哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

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. 数据分析需要掌握哪些知识

数据分析定义

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。

数据分析分类

数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

数据分析常用方法

1、PEST分析：

是利用环境扫描分析总体环境中的政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）与科技（Technological）等四种因素的一种模型。这也是在作市场研究时，外部分析的一部分，能给予公司一个针对总体环境中不同因素的概述。这个策略工具也能有效的了解市场的成长或衰退、企业所处的情况、潜力与营运方向。一般用于宏观分析。

2、SWOT分析：

又称优劣分析法或道斯矩阵，是一种企业竞争态势分析方法，是市场营销的基础分析方法之一，通过评价自身的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、外部竞争上的机会（Opportunities）和威胁（Threats），用以在制定发展战略前对自身进行深入全面的分析以及竞争优势的定位。而此方法是Albert Humphrey所提。

3、5W2H分析：

用五个以W开头的英语单词和两个以H开头的英语单词进行设问，发现解决问题的线索，寻找发明思路，进行设计构思，从而搞出新的发明项目具体：

（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？

（2）WHY——为什么要做？可不可以不做？有没有替代方案？

（3）WHO——谁？由谁来做？

（4）WHEN——何时？什么时间做？什么时机最适宜？

（5）WHERE——何处？在哪里做？

（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法是什么？

（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？

4、7C罗盘模型：

7C模型包括

（C1）企业很重要。也就是说，Competitor：竞争对手，Organization：执行市场营销或是经营管理的组织，Stakeholder：利益相关者也应该被考虑进来。

（C2）商品在拉丁语中是共同方便共同幸福的意思，是从消费者的角度考虑问题。这也和从消费者开始考虑问题的整合营销传播是一致的，能体现出与消费者相互作用进而开发出值得信赖的商品或服务的一种哲学。经过完整步骤创造出的商品可以称之为商品化。

（C3）成本不仅有价格的意思，还有生产成本、销售成本、社会成本等很多方面。

（C4）流通渠道表达商品在流动的含义。创造出一个进货商、制造商、物流和消费者共生的商业模式。作为流通渠道来说，网络销售也能算在内。

（C5）交流

（C6）消费者

N = 需求（Needs）：生活必需品，像水、衣服、鞋。
W = 想法（Wants）：想得到的东西，像运动饮料、旅游鞋。
S = 安全（Security）：安全性，像核电、车、食品等物品的安全。
E = 教育（Ecation）：对消费者进行教育，为了能够让消费者也和企业一样对商品非常了解，企业应该提供给消费者相应的知识信息。
（C7）环境

N = 国内和国际：国内的政治、法律和伦理环境及国际环境，国际关系。
W = 天气：气象、自然环境，重大灾害时经营环境会放生变化，适应自然的经营活动是必要的。像便利店或是部分超市就正在实行。
S = 社会和文化：网络时代的社会、福利及文化环境理所当然应该成为考虑因素。
E = 经济：经济环境是对经营影响最大的，以此理所当然应该成为考虑因素。7C罗盘模型是一个合作市场营销的工具。
5、海盗指标法AARRR:是互联网常用的“用户增长模型”，黑客增长模型：

Acquisition：获取用户
Activation：提高活跃度
Retention：提高留存率
Revenue：获取收入
Refer：自传播

数据分析常用工具

日常数据分析用的最多的还是办公软件尤其excel、word、ppt，数据存储处理可能用到一些数据库结合access用，另外目前一般公司小型关系数据库用mysql的还是比较多免费、轻量级，还有较多的也在用pg。

其次分析师是用一些专业的分析软件spss，sas，自助分析用的BI软件平台如：finebi、tableau等。

finebi

其实想强调的是分析师40%-60%的时间可能会花在数据的获取、处理和准备上，所以最好能会点sql，个人觉得对于分析师与其去了解数据库，不如好好去学下sql，因为sql是标准化的数据查询语言，所有的关系型数据库包括一些开源的数据库甚至各公司内部的数据平台都对它有良好的支持。最后对于第三方的一些数据收集或者一些跨平台的数据处理，包括一些分析可以用finebi。

数据分析流程

有了 这些基础的理论和分析方法后，接下来具体的分析流程可参考：

1.提出问题（需求） 2.结论/假设 3.数据准备 4.数据分析 5.报告生成 结论验证。

我们按照如上的分析步骤来个示例：

XX产品首销，哪些用户最有可能来购买？应该给哪些用户进行营销？

第一步首先是提出了问题，有了需求。

第二步分析问题，提出方案，这一步非常重要，正如上面提到的第二三类的数据分析本身就是一个假设检验的过程，如果这一步不能很好的假设，后续的检验也就无从谈起。主要需要思考下从哪些方面来分析这个问题。

可以从三个方面：（PS：这里对于一些常规的属性比如：性别、年龄、地区分布了这些基本，老大早已心中有数，就不再看了）

1.曾经购买过跟XX产品相似产品的用户，且当前使用机型是XX产品上一或几代产品，有换机意愿需求的。

2.用户的关注程度用户是否浏览了新品产品站，是否搜索过新品相关的信息，是否参加了新品的活动。

3.用户的消费能力历史消费金额、历史购机数量、本年度购机金额、本年度购机数量、最近一次购机时间及金额等。

第三步准备数据：

创建分析表，搜集数据 这一步基本是最花时间的，这时候就是考量你的数据平台、数据仓库的时候了，仓库集成的好，平台易用的话时间应该不用太长。

第四步数据分析：笔者是把数据导入到finebi进行分析的，也可以用python，其实用excel也非常好，只是笔者对excel的有些处理不是很擅长。

第五步就是图表呈现，报告的表达了，最后我们验证得到的一个结论就是：购买过同类产品，关注度越高，复购周期越近的用户越最容易再次复购。

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5. 数据挖掘算法 需要什么知识

主要是数据挖掘算法
有分类，有bayes、决策树、svm等；
聚类，有K-means、isodata等；
关联，有apriori和改进的apriori算法，
序列分析等方面的算法。
这些都是正统的，基于数据库的数据挖掘必备知识。

如果是基于web的，则最好还知道海量网页爬虫、网页结构解析、网页内容提取。

6. 学习数据挖掘知识图谱需要哪些知识基础

看看算法、语义相关的
比如分类、聚类、相似度等算法

7. 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。

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8. 数据分析需要掌握些什么知识

统计学，数学，逻辑学是数据分析的基础，是数据分析师的内功，内功不扎实，学再多都是徒劳。

掌握统计学，我们才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用，开始我们并不一定要把每个算法都弄懂。

如果我们要做数据挖掘师，数据能力是我们吃饭的饭碗。

如果你没有数学能力，用现成的模型也好，模块也好，也能做，但一定会影响你的技术提升，当然更影响你的职位晋升。

业务方向

大家在招聘网站中搜索数据分析的职位，大概分为两类：辅助业务的数据分析职位和数据分析师职位。

1)辅助业务的数据分析：一般在零售业里职位设置较多，该职位一定要对业务烂熟于心，对业务有长时间的积淀和理解，用数据发现业务流程中的问题，并提出合理化的解决方案，分析数据是为整个商业逻辑去做支撑。细分职位包括：市场调查、行业分析和经营分析三类。

2)数据分析师：业务方向的数据分析师，该职位招聘时一定前面有一个限定词，什么数据分析师，归结起来分为三类：产品数据分析师，运营数据分析师和销售数据分析师。

技术方向

技术方向主要指数据挖掘方向，分为三类：数据挖掘工程师(机器学习)、数据仓库工程师(构架师)和数据开发工程师。在互联网和金融行业岗位设置较多

普遍来说：技术方向的基础岗的工资薪酬要比业务岗的薪酬高一个等级，但是做到管理岗的话，在中国，业务岗的薪酬比技术岗的薪酬要高。

9. 数据挖掘主要涉及到哪些方面的知识

1. 工程能力
（ 1 ）编程基础：需要掌握一大一小两门语言，大的指 C++ 或者 Java ，小的指Python 或者 shell 脚本；需要掌握基本的数据库语言；
建议：MySQL + python + C++ ；语言只是一种工具，看看语法就好；
推荐书籍：《C++ primer plus 》
（ 2 ）开发平台： Linux ；
建议：掌握常见的命令，掌握 Linux 下的源码编译原理；
推荐书籍：《Linux 私房菜》
（ 3 ）数据结构与算法分析基础：掌握常见的数据结构以及操作（线性表，队，列，字符串，树，图等），掌握常见的计算机算法（排序算法，查找算法，动态规划，递归等）；
建议：多敲代码，多刷题；
推荐书籍：《大话数据结构》《剑指 offer 》
（ 4 ）海量数据处理平台： Hadoop （ mr 计算模型，java 开发）或者 Spark （ rdd 计算模型， scala开发），重点推荐后者；
建议：主要是会使用，有精力的话可以看看源码了解集群调度机制之类的；
推荐书籍：《大数据 spark 企业级实战》
2. 算法能力
（ 1 ）数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论
建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；
（ 2 ）机器学习 / 深度学习：掌握 常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归， SVM ，感知机；决策树，随机森林， GBDT ， XGBoost ；贝叶斯， KNN ， K-means ， EM 等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（ CNN ，RNN 等）；
建议：这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景；
推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》
（ 3 ）自然语言处理：掌握常见的方法（ tf-idf ， word2vec ，LDA ）；
3. 业务经验
（ 1 ）了解推荐以及计算广告相关知识；
推荐书籍：《推荐系统实践》《计算广告》
（ 2 ）通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景，常见的比赛有 Kaggle ，阿里天池， datacastle 等。

10. 数据挖掘需要哪些知识

需要一些编程语言知识，然后语言熟悉一些挖掘技术，然后能够很好的对数据进行处理