数据挖掘指导学习,数据挖掘教学

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据挖掘指导学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据挖掘指导学习的解答，让我们一起看看吧。

1. 从零开始，如何学习数据挖掘？
2. 如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？
3. 该如何学习大数据知识？

从零开始，如何学习数据挖掘？

先学习数据挖掘的相关算法，在此期间你可能会遇到各种统计学的问题，可以咨询百度。可以参考数据挖掘算法写的不错的一本书《数据挖掘导论》，每个算法都有对应的小数据集示例，比较具体，非常好理解。每刷完一个算法就对照一个用于数据挖掘的软件进行练习。

1、数学基础，线代、概率论等基础知识非常重要。

2、数据挖掘导论得老老实实过一遍。

3、啃掉python基础语法，熟悉Python科学计算包的语法及用法，pandas、numpy、matplotlib、sklearn等等；

4、在kaggle上找项目，结合上述3，熟悉清晰数据、加工数据的流程，特征工程在机器学习中最重要...数据处理的好，模型效果一般不会差。跑跑sklearn中模型，了解每个模型参数的含义。

5、利用numpy等包，自己实现一些经典的算法模型。

如果要学习数据分析，要首先掌握哪些理论知识？

总结归纳了我们的高赞回答，整理了四个方面：

1 个数据分析的基本思路+10 个必备网站+14 本必看书籍+3 个数据分析工具

我司数据分析大佬整理了 3 个段位 14 本书，从入门到精通，供大家挑选。

一：1 个数据分析的基本思路

数据分析时我们必须思考：数据本质的价值，究竟在哪里？从这些数据中，我们可以学习到什么？又可以指导我们做什么？

面对海量的数据，在进行数据分析时不知道从如何准备、如何开展，如何得出结论。

下面就为大家介绍做数据分析时 1 个经典的五步走思路：

举个例子：
某国内互联网金融理财类网站，市场部在百度和 hao123 上都有持续的广告投放，吸引网页端流量。最近内部同事建议尝试投放神马移动搜索渠道获取流量；另外也需要评估是否加入金山网络联盟进行深度广告投放。

在这种多渠道的投放场景下，如何进行深度决策？ 我们按照上面商业数据分析流程的五个基本步骤来拆解一下这个问题。

第一步：挖掘业务含义。

数据分析流程包括数据清洗、数据处理、数据分析、数据可视化、数据报告。这些最基本必须要掌握。

还需要了解和熟知各种数据分析方法，能够灵活应用数据分析工具完成数据统计与分析。

想未来就业更有前景的，还可以多学一些数据挖掘、大数据分析与应用的知识和技能。已经进入数据时代，掌握数据分析技能是一种基础本领，了解大数据也很有必要。

综上，数据***集和数据分析的基本方法、数据处理方法、数据可视化；数据挖掘、大数据处理、大数据统计与展示都是需要了解的。

数据分析师需要的技能大致有这些：Excel、SQL、统计学及SPSS、Python/R等。建议从Excel开始，因为Excel是使用最多，也是最强大的数据分析工具，入门简单，因为大部分人都接触过Excel。

你好，作为一名数据分析的从业者，我来说说我的看法。

数据分析是目前比较火的学习方向，很多人都有学习数据分析的想法，但由于数据分析需要大量的理论知识学习，也给很多想学习数据分析的人设了一道障碍。数据分析的理论知识可以从两个方面进行学习。

第一个，基础数据分析的理论知识。主要包括高数，概率论，统计学等知识。我们进行数据分析之前会有一些常规的数据分析处理工作。例如探索性数据分析，抽样分析， 分组分析，相关系数分析，还有一些特征选择，统计量的计算等等。这些基本的数据分析大多数是依靠统计学，概率学等基础知识为依靠的，同时这些知识点也为了第二个进阶阶段学习做基础支撑的。

第二个，进阶数据分析理论知识。主要包括了，高数，线代，矩阵，最优化理论等等。因为数据分析后半部分我们需要对数据进行建模，需要用到一些算法的知识。一些基础理论包括梯度下降法，牛顿法，矩阵分解，降维，和一些算法包括决策树，贝叶斯理论，svm，聚类等等知识点。这些理论知识点学习有一定难度，算是数据分析进阶部分，更有偏向数据挖掘的知识点。

希望我的回答能对你有所帮助，你也可以关注我，我们一起讨论数据分析知识。

我是@IT人渝村阿泽 专注分享IT知识和求职。

该如何学习大数据知识？

本人工作以来一直在大数据领域深耕，对于大数据的入门者有少许的建议。大数据领域的工作方向主要分为以下几类:

1.计算平台方向

2.数据处理方向

3.数据分析方向

4.算法应用方向

目前大部分公司的子部门也基本按这些进行细分，上述各个领域的侧重点也不一样。

1.计算平台方向。自从07年hadoop[_a***_]横空出世以后，使得廉价的机器也能部署成分布式计算环境，所以这块技术主要围绕着hadoop生态。这个需要学习hdfs分布式文件，hbase或hive分布式数据库技术，spark或者flink等分布式计算技术，zookeeper等分布式协调技术等。根据个人喜好可以侧重底层技术的优化及维护，或者基于这些技术的应用开发。

2.数据处理方向，大致是指ETL工程师。该职位主要是加工处理各个数据源的数据，包括日志收集的、业务库产生的等。根据这些数据供其他工种的同学进行使用，比如产生各种报表，或者拿来给算法做训练。这一块侧重sql技术或者python技术，他们更侧重于对业务的理解，技术相对弱化一点。

3.数据分析方向。这块的岗位主要是数据分析师，实际中使用比较多的是sql和excel。如果把业务比喻成人，数据就是血液，而数据分析师就是通过血液进行人体症状判断的医生。很多时候数据分析师比业务方还懂业务，他们需要分析业务的痛点，通过分析数据寻找解决方案。这块需要很强的逻辑分析能力和沟通能力。

4.算法工程师。这个基本上处于大数据食物链顶端的工种。他们需要精通高数、高代、概率论与统计等等数据基础，同时需要掌握python或scala至少一门语言，需要掌握机器学习或深度学习的知识。门槛相对其他工种稍高一点。基础的算法工程师一般调用算法开发包进行业务开发，同时进行参数调优。高级的算法工程师需要看论文自己实现算法，或者根据业务情况优化数学公式。如果想从事这块，你需要很扎实的数学基础，并且要热爱数学才能持之以恒坚持下去。

到此，以上就是小编对于数据挖掘指导学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据挖掘指导学习的3点解答对大家有用。

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