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數據分析中的數據挖掘側重學習什么？
2019-04-30
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很多人都想去學習數據分析中的數據挖掘這一塊的相關知識，這是因為數據挖掘這項工作十分有前景，同時在薪資方面也十分出色。但是要想學好數據挖掘不是一個容易的事情，不過我們還是有技巧的，在這篇文章中我們給大家介紹一下數據挖掘的學習需要側重哪些知識，希望這篇文章能夠幫助到大家。

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

而樸素貝葉斯算法需要概率方面的知識，SKM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這些工具有現成的算法包，可以直接套用。但如果我們想深入學習這些算法，最好去學習一些數學知識，也會讓我們以后的路走得更順暢。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MapReduce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

那么可以挖掘的數據類型都有什么呢？關系數據庫、數據倉庫、事務數據庫、空間數據庫、時間序列數據庫、文本數據庫和多媒體數據庫。關系數據庫就是表的集合，每個表都賦予一個唯一的名字。每個表包含一組屬性列或字段，并通常存放大量元組，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，并被一組屬性值描述。

4.數據倉庫

什么是數據倉庫呢？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么呢？數據分析更偏向統計分析，出圖，作報告比較多，做一些展示。數據挖掘更偏向于建模型。比如，我們做一個電商的數據分析。萬達電商的數據非常大，具體要做什么需要項目組自己來定。電商數據能給我們的業務什么樣的推進，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。

相信大家看到這里已經知道了學習數據挖掘的時候需要側重的知識點了吧？如果想要學完數據挖掘的知識那就需要大量的時間。所以說，我們可以學習幾個比較主要的知識點，這樣我們才能夠快速上手數據挖掘。


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