如何系统地学习数据挖掘？
系统地学习数据挖掘，就像建造一座坚固的房子，需要打好基础，规划结构，然后一步步细致地施工。下面我将为你详细地阐述这个过程，力求让你觉得这是来自一个有经验的朋友的指导，而非冰冷的机器生成。
第一步：夯实基础——数学与编程的基石
在开始挖掘金矿之前，你需要准备好铲子和锄头。数据挖掘依赖于强大的数学理论和高效的编程工具。
数学基础（不可或缺）：
线性代数： 矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等，是理解很多算法（如PCA、SVD）的核心。你不需要成为数学家，但要能理解这些概念在数据处理和模型构建中的作用。例如，理解矩阵可以如何表示数据集，以及如何进行降维。
概率论与统计学： 随机变量、概率分布、假设检验、回归分析、方差分析等。这是理解数据不确定性、评估模型性能、进行推断的基础。例如，理解 p 值如何帮助我们判断一个结果是否具有统计学意义，或者回归分析如何帮助我们预测数值。
微积分（部分）： 导数、梯度等。对于理解许多优化算法（如梯度下降，用于训练神经网络和一些机器学习模型）至关重要。你不需要推导复杂的公式，但要明白它们是如何工作的。
编程基础（务必精通）：
Python： 这是目前数据挖掘和机器学习领域最主流的语言。你需要熟练掌握 Python 的基本语法，数据结构（列表、字典、元组、集合），以及函数和面向对象编程的概念。
核心库：
NumPy： 用于高效的数值计算，尤其是多维数组（ndarray）的操作。它是处理大型数据集的基础。
Pandas： 用于数据处理和分析，提供 DataFrame 这种强大的数据结构，极大地简化了数据的清洗、转换、筛选和聚合。
Matplotlib & Seaborn： 用于数据可视化，能够让你直观地理解数据特征、模型结果。好的图表胜过千言万语。
SQL： 如果你的数据存储在数据库中，那么 SQL 是你必须掌握的语言，用于数据的查询、筛选和初步处理。
如何学习这部分？
别光看不练。找一些在线课程（Coursera, edX, DataCamp），阅读经典书籍（《Python for Data Analysis》、《Head First Statistics》），并动手做练习题。尝试用 Pandas 清洗一个真实世界的数据集，或者用 NumPy 实现一个简单的矩阵运算。
第二步：学习核心算法——数据挖掘的工具箱
有了工具，接下来就要学习如何使用它们。数据挖掘的算法种类繁多，但有一些是必学的核心。
监督学习（Supervised Learning）： 当你有带有标签的数据时使用。
分类（Classification）： 预测离散的目标变量，如垃圾邮件识别、客户流失预测。
逻辑回归 (Logistic Regression): 简单易懂，是理解分类模型的好起点。
决策树 (Decision Trees): 直观，易于解释。
随机森林 (Random Forests) & Gradient Boosting (如 XGBoost, LightGBM): 集成学习的强大代表，泛化能力强，是很多竞赛和实际应用的首选。
支持向量机 (Support Vector Machines SVM): 在高维空间中有很好的表现。
K近邻 (KNearest Neighbors KNN): 基于距离的简单算法。
回归（Regression）： 预测连续的目标变量，如房价预测、股票价格预测。
线性回归 (Linear Regression): 最基础的回归模型。
多项式回归 (Polynomial Regression): 捕捉非线性关系。
岭回归 (Ridge Regression) & Lasso 回归 (Lasso Regression): 正则化技术，防止过拟合。
无监督学习（Unsupervised Learning）： 当你没有标签的数据时使用，用于发现数据中的模式。
聚类（Clustering）： 将数据分成不同的组，使同一组内的数据相似度高，不同组之间相似度低。
KMeans： 最经典的聚类算法。
DBSCAN： 基于密度的聚类，可以发现任意形状的簇。
层次聚类 (Hierarchical Clustering): 构建数据点的层级结构。
降维（Dimensionality Reduction）： 减少数据的特征数量，同时尽量保留重要信息。
主成分分析 (Principal Component Analysis PCA): 最常用的降维技术。
tSNE / UMAP： 常用于可视化高维数据。
关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 发现数据项之间的有趣关系，如“购买了牛奶的顾客也倾向于购买面包”。
Apriori 算法： 经典的关联规则挖掘算法。
半监督学习（Semisupervised Learning）： 介于监督和无监督之间，利用少量标签数据和大量无标签数据。
深度学习（Deep Learning 作为进阶）： 当数据量巨大且特征复杂时，深度学习模型（如神经网络）能展现出强大的威力。
神经网络基础： 感知机、多层感知机。
常用框架： TensorFlow, PyTorch。
常见模型： 卷积神经网络 (CNN) 用于图像，循环神经网络 (RNN) / Transformer 用于序列数据。
如何学习这部分？
理解每个算法背后的数学原理（不必深究推导，但要理解思路），知道它的适用场景、优缺点。然后，最关键的是 动手实践。使用 Scikitlearn 这个强大的 Python 库来实现这些算法。找一些公开数据集（Kaggle, UCI Machine Learning Repository），用不同的算法去解决问题，比较它们的效果。
第三步：掌握数据挖掘流程——项目驱动的实践
数据挖掘不是孤立地使用算法，而是一个系统性的过程。
1. 问题定义 (Problem Definition): 明确你要解决什么问题，目标的输出是什么，以及业务背景。这是最重要的一步，决定了后续的方向。
2. 数据采集 (Data Collection): 从各种来源获取相关数据。
3. 数据理解 (Data Understanding): 探索性数据分析 (EDA)。
数据查看： 查看数据的格式、字段、类型、缺失值等。
统计描述： 计算均值、中位数、方差、最大最小值等。
数据可视化： 绘制直方图、散点图、箱线图、热力图等，发现数据分布、异常值、变量之间的关系。
相关性分析： 找出特征之间的相关性。
4. 数据准备 (Data Preparation) / 数据预处理 (Data Preprocessing): 这是数据挖掘中最耗时但也最关键的步骤，直接影响模型效果。
数据清洗 (Data Cleaning):
处理缺失值： 删除、填充（均值、中位数、众数、插值法）。
处理异常值： 检测（箱线图、Zscore、IQR）、处理（删除、替换）。
处理重复值： 删除。
数据转换 (Data Transformation):
特征缩放 (Feature Scaling): 标准化 (Standardization) 或归一化 (Normalization)，使不同量纲的特征具有可比性。
编码分类特征 (Encoding Categorical Features): OneHot Encoding, Label Encoding。
特征提取 (Feature Extraction): 创造新的特征，或者从现有特征中提取更有效的信息（如 PCA）。
特征选择 (Feature Selection): 选择对目标变量最有影响的特征，去除冗余或无关的特征，提高模型效率和准确性。
5. 模型选择与训练 (Model Selection and Training): 根据问题类型和数据特点选择合适的算法，并用训练集训练模型。
6. 模型评估 (Model Evaluation): 使用评估指标（Accuracy, Precision, Recall, F1score, AUC, MSE, Rsquared 等）在测试集上评估模型性能。
7. 模型调优 (Model Tuning): 通过调整模型的超参数（Hyperparameter Tuning，如网格搜索 Grid Search, 随机搜索 Random Search, 贝叶斯优化 Bayesian Optimization）来提升模型性能。
8. 模型部署与监控 (Model Deployment and Monitoring): 将训练好的模型集成到实际应用中，并持续监控其表现，适时进行更新。
如何学习这部分？
这个流程是数据挖掘的核心。通过实际项目来学习是最好的方式。
Kaggle 竞赛： 参加 Kaggle 上的新手赛或一些入门级的比赛。仔细阅读论坛上其他人的解题思路和代码，学习他们的 EDA、特征工程和模型选择。
真实世界项目： 尝试从你感兴趣的领域找一个公开数据集，完整地走一遍这个流程。比如，你喜欢看电影，可以找电影评分数据，尝试预测用户评分。
第四步：深入理解与持续学习——成为真正的挖掘者
当你掌握了基础和流程后，就可以开始更深入地探索。
深入理解算法原理： 不满足于“如何使用”，更要理解“为什么这样有效”。这有助于你在遇到问题时进行 Debug 或创新。
模型评估与选择的细节： 了解不同评估指标的含义，在什么场景下使用哪种指标更合适。理解交叉验证（Crossvalidation）的意义。
特征工程的艺术： 这是一个需要经验积累的领域，如何根据业务理解创造有效的特征，往往比模型本身更重要。
尝试新的算法和技术： 保持对新技术的关注，如图神经网络（GNN）、自然语言处理（NLP）的最新进展、可解释性 AI (Explainable AI XAI) 等。
学习更专业的工具： 如 Spark (用于大数据处理), scikitlearn 的进阶用法，以及特定领域的库。
阅读论文和博客： 关注机器学习领域的最新研究成果和实践经验。
学习心态与建议：
耐心与毅力： 数据挖掘的学习曲线可能比较陡峭，遇到困难是正常的。坚持下去，不断练习。
动手能力： 理论知识很重要，但如果没有动手实践，永远只是纸上谈兵。
乐于分享与交流： 加入数据科学社区，参与讨论，向别人学习，也帮助别人，能加速你的成长。
批判性思维： 不要盲目相信任何一个模型或方法，总是要对其进行评估和验证。
从简单开始，循序渐进： 不要一开始就挑战最复杂的模型或项目，从小而精的项目入手，逐步积累经验。
多问“为什么”： 遇到不理解的地方，多去追溯其背后的原理。
总结一下学习路径：
1. 打牢数理基础 (线性代数, 概率统计, 微积分基础)。
2. 精通编程工具 (Python, NumPy, Pandas, Matplotlib/Seaborn, SQL)。
3. 掌握核心算法 (监督学习, 无监督学习)，并通过 Scikitlearn 大量实践。
4. 理解并执行完整的数据挖掘流程 (EDA, 数据预处理, 模型训练与评估)。
5. 通过项目驱动学习 (Kaggle, 真实数据集)。
6. 深入钻研 (算法原理, 特征工程, 新技术)。
数据挖掘是一个充满魅力的领域，它能帮助我们从海量数据中发现隐藏的价值，驱动决策，解决实际问题。希望这份详尽的指南能为你指明方向，祝你在这条挖掘之旅中收获满满！
第一步：夯实基础——数学与编程的基石
在开始挖掘金矿之前，你需要准备好铲子和锄头。数据挖掘依赖于强大的数学理论和高效的编程工具。
数学基础（不可或缺）：
线性代数： 矩阵运算、向量空间、特征值和特征向量等，是理解很多算法（如PCA、SVD）的核心。你不需要成为数学家，但要能理解这些概念在数据处理和模型构建中的作用。例如，理解矩阵可以如何表示数据集，以及如何进行降维。
概率论与统计学： 随机变量、概率分布、假设检验、回归分析、方差分析等。这是理解数据不确定性、评估模型性能、进行推断的基础。例如，理解 p 值如何帮助我们判断一个结果是否具有统计学意义，或者回归分析如何帮助我们预测数值。
微积分（部分）： 导数、梯度等。对于理解许多优化算法（如梯度下降，用于训练神经网络和一些机器学习模型）至关重要。你不需要推导复杂的公式，但要明白它们是如何工作的。
编程基础（务必精通）：
Python： 这是目前数据挖掘和机器学习领域最主流的语言。你需要熟练掌握 Python 的基本语法，数据结构（列表、字典、元组、集合），以及函数和面向对象编程的概念。
核心库：
NumPy： 用于高效的数值计算，尤其是多维数组（ndarray）的操作。它是处理大型数据集的基础。
Pandas： 用于数据处理和分析，提供 DataFrame 这种强大的数据结构，极大地简化了数据的清洗、转换、筛选和聚合。
Matplotlib & Seaborn： 用于数据可视化，能够让你直观地理解数据特征、模型结果。好的图表胜过千言万语。
SQL： 如果你的数据存储在数据库中，那么 SQL 是你必须掌握的语言，用于数据的查询、筛选和初步处理。
如何学习这部分？
别光看不练。找一些在线课程（Coursera, edX, DataCamp），阅读经典书籍（《Python for Data Analysis》、《Head First Statistics》），并动手做练习题。尝试用 Pandas 清洗一个真实世界的数据集，或者用 NumPy 实现一个简单的矩阵运算。
第二步：学习核心算法——数据挖掘的工具箱
有了工具，接下来就要学习如何使用它们。数据挖掘的算法种类繁多，但有一些是必学的核心。
监督学习（Supervised Learning）： 当你有带有标签的数据时使用。
分类（Classification）： 预测离散的目标变量，如垃圾邮件识别、客户流失预测。
逻辑回归 (Logistic Regression): 简单易懂，是理解分类模型的好起点。
决策树 (Decision Trees): 直观，易于解释。
随机森林 (Random Forests) & Gradient Boosting (如 XGBoost, LightGBM): 集成学习的强大代表，泛化能力强，是很多竞赛和实际应用的首选。
支持向量机 (Support Vector Machines SVM): 在高维空间中有很好的表现。
K近邻 (KNearest Neighbors KNN): 基于距离的简单算法。
回归（Regression）： 预测连续的目标变量，如房价预测、股票价格预测。
线性回归 (Linear Regression): 最基础的回归模型。
多项式回归 (Polynomial Regression): 捕捉非线性关系。
岭回归 (Ridge Regression) & Lasso 回归 (Lasso Regression): 正则化技术，防止过拟合。
无监督学习（Unsupervised Learning）： 当你没有标签的数据时使用，用于发现数据中的模式。
聚类（Clustering）： 将数据分成不同的组，使同一组内的数据相似度高，不同组之间相似度低。
KMeans： 最经典的聚类算法。
DBSCAN： 基于密度的聚类，可以发现任意形状的簇。
层次聚类 (Hierarchical Clustering): 构建数据点的层级结构。
降维（Dimensionality Reduction）： 减少数据的特征数量，同时尽量保留重要信息。
主成分分析 (Principal Component Analysis PCA): 最常用的降维技术。
tSNE / UMAP： 常用于可视化高维数据。
关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 发现数据项之间的有趣关系，如“购买了牛奶的顾客也倾向于购买面包”。
Apriori 算法： 经典的关联规则挖掘算法。
半监督学习（Semisupervised Learning）： 介于监督和无监督之间，利用少量标签数据和大量无标签数据。
深度学习（Deep Learning 作为进阶）： 当数据量巨大且特征复杂时，深度学习模型（如神经网络）能展现出强大的威力。
神经网络基础： 感知机、多层感知机。
常用框架： TensorFlow, PyTorch。
常见模型： 卷积神经网络 (CNN) 用于图像，循环神经网络 (RNN) / Transformer 用于序列数据。
如何学习这部分？
理解每个算法背后的数学原理（不必深究推导，但要理解思路），知道它的适用场景、优缺点。然后，最关键的是 动手实践。使用 Scikitlearn 这个强大的 Python 库来实现这些算法。找一些公开数据集（Kaggle, UCI Machine Learning Repository），用不同的算法去解决问题，比较它们的效果。
第三步：掌握数据挖掘流程——项目驱动的实践
数据挖掘不是孤立地使用算法，而是一个系统性的过程。
1. 问题定义 (Problem Definition): 明确你要解决什么问题，目标的输出是什么，以及业务背景。这是最重要的一步，决定了后续的方向。
2. 数据采集 (Data Collection): 从各种来源获取相关数据。
3. 数据理解 (Data Understanding): 探索性数据分析 (EDA)。
数据查看： 查看数据的格式、字段、类型、缺失值等。
统计描述： 计算均值、中位数、方差、最大最小值等。
数据可视化： 绘制直方图、散点图、箱线图、热力图等，发现数据分布、异常值、变量之间的关系。
相关性分析： 找出特征之间的相关性。
4. 数据准备 (Data Preparation) / 数据预处理 (Data Preprocessing): 这是数据挖掘中最耗时但也最关键的步骤，直接影响模型效果。
数据清洗 (Data Cleaning):
处理缺失值： 删除、填充（均值、中位数、众数、插值法）。
处理异常值： 检测（箱线图、Zscore、IQR）、处理（删除、替换）。
处理重复值： 删除。
数据转换 (Data Transformation):
特征缩放 (Feature Scaling): 标准化 (Standardization) 或归一化 (Normalization)，使不同量纲的特征具有可比性。
编码分类特征 (Encoding Categorical Features): OneHot Encoding, Label Encoding。
特征提取 (Feature Extraction): 创造新的特征，或者从现有特征中提取更有效的信息（如 PCA）。
特征选择 (Feature Selection): 选择对目标变量最有影响的特征，去除冗余或无关的特征，提高模型效率和准确性。
5. 模型选择与训练 (Model Selection and Training): 根据问题类型和数据特点选择合适的算法，并用训练集训练模型。
6. 模型评估 (Model Evaluation): 使用评估指标（Accuracy, Precision, Recall, F1score, AUC, MSE, Rsquared 等）在测试集上评估模型性能。
7. 模型调优 (Model Tuning): 通过调整模型的超参数（Hyperparameter Tuning，如网格搜索 Grid Search, 随机搜索 Random Search, 贝叶斯优化 Bayesian Optimization）来提升模型性能。
8. 模型部署与监控 (Model Deployment and Monitoring): 将训练好的模型集成到实际应用中，并持续监控其表现，适时进行更新。
如何学习这部分？
这个流程是数据挖掘的核心。通过实际项目来学习是最好的方式。
Kaggle 竞赛： 参加 Kaggle 上的新手赛或一些入门级的比赛。仔细阅读论坛上其他人的解题思路和代码，学习他们的 EDA、特征工程和模型选择。
真实世界项目： 尝试从你感兴趣的领域找一个公开数据集，完整地走一遍这个流程。比如，你喜欢看电影，可以找电影评分数据，尝试预测用户评分。
第四步：深入理解与持续学习——成为真正的挖掘者
当你掌握了基础和流程后，就可以开始更深入地探索。
深入理解算法原理： 不满足于“如何使用”，更要理解“为什么这样有效”。这有助于你在遇到问题时进行 Debug 或创新。
模型评估与选择的细节： 了解不同评估指标的含义，在什么场景下使用哪种指标更合适。理解交叉验证（Crossvalidation）的意义。
特征工程的艺术： 这是一个需要经验积累的领域，如何根据业务理解创造有效的特征，往往比模型本身更重要。
尝试新的算法和技术： 保持对新技术的关注，如图神经网络（GNN）、自然语言处理（NLP）的最新进展、可解释性 AI (Explainable AI XAI) 等。
学习更专业的工具： 如 Spark (用于大数据处理), scikitlearn 的进阶用法，以及特定领域的库。
阅读论文和博客： 关注机器学习领域的最新研究成果和实践经验。
学习心态与建议：
耐心与毅力： 数据挖掘的学习曲线可能比较陡峭，遇到困难是正常的。坚持下去，不断练习。
动手能力： 理论知识很重要，但如果没有动手实践，永远只是纸上谈兵。
乐于分享与交流： 加入数据科学社区，参与讨论，向别人学习，也帮助别人，能加速你的成长。
批判性思维： 不要盲目相信任何一个模型或方法，总是要对其进行评估和验证。
从简单开始，循序渐进： 不要一开始就挑战最复杂的模型或项目，从小而精的项目入手，逐步积累经验。
多问“为什么”： 遇到不理解的地方，多去追溯其背后的原理。
总结一下学习路径：
1. 打牢数理基础 (线性代数, 概率统计, 微积分基础)。
2. 精通编程工具 (Python, NumPy, Pandas, Matplotlib/Seaborn, SQL)。
3. 掌握核心算法 (监督学习, 无监督学习)，并通过 Scikitlearn 大量实践。
4. 理解并执行完整的数据挖掘流程 (EDA, 数据预处理, 模型训练与评估)。
5. 通过项目驱动学习 (Kaggle, 真实数据集)。
6. 深入钻研 (算法原理, 特征工程, 新技术)。
数据挖掘是一个充满魅力的领域，它能帮助我们从海量数据中发现隐藏的价值，驱动决策，解决实际问题。希望这份详尽的指南能为你指明方向，祝你在这条挖掘之旅中收获满满！
网友意见
数据挖掘：What？Why？How？
这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。
磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点：
- 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。
- 数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。
- 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。
- 数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）
- 数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。
- 数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。
如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。
学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的（十年前做网页设计都能成立公司），一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。
一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。
- 1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。
- 2）数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。
- 3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。
二、说说各工作领域需要掌握的技能。
(1).数据分析师
- 需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。
- 需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具如Business Analytics and Business Intelligence Software（SAS）、SPSS、EXCEL等。
- 需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。
- 经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐David Freedman版、《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘导论》、《SAS编程与数据挖掘商业案例》、《Clementine数据挖掘方法及应用 》、《Excel 2007 VBA参考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。
(2).数据挖掘工程师
- 需要理解主流机器学习算法的原理和应用。
- 需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi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），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。
- 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。
(3).科学研究方向
- 需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘 （Apriori和FPTree）、分类算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 （Kmeans、Spectral Clustering）。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。
- 相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高，但是强烈推荐。
- 可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效，例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。
- 需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。如KDD，ICML，IJCAI，Association for the Advancement of Artificial Intelligence，ICDM 等等；还有数据挖掘相关领域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage，IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。
- 可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。
- 可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等（具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目）。
- 经典图书推荐：《机器学习》 《模式分类》《统计学习理论的本质》《统计学习方法》《数据挖掘实用机器学习技术》《R语言实践》，英文素质是科研人才必备的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。
三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受。
真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，是很难学到的；而其他的相关专业知识谁都可以学，算不上个人发展的核心竞争力。
说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了，对不起，我没有别的意思，你们的专业对于数据挖掘都很重要，大家本来就是一个整体的，但是作为单独一个个体的人来说，精力有限，时间有限，不可能这些领域都能掌握，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧（从另外的一个极端的例子，我们可以看， 比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。这其中他虽然不懂数据仓库，但是简单的Excel就足以胜任高打6万个样本的数据处理；他虽然不懂专业的展示展现技能，但是只要他自己看的懂就行了，这就无需什么展示展现；前面说过，统计技能是应该掌握的，这对一个人的迷你项目很重要；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目，单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家，都是无法胜任的）。这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要，这些个完全不同的专业领域，想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践，你说没有好的沟通能力行吗？
数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的，但是从网上的一些论坛看，很多都是纸上谈兵，这样很浪费时间，很没有效率。
另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。
讲到移动方面的实践案例，如果你是来自移动的话，你一定知道国内有家叫华院分析的公司（申明，我跟这家公司没有任何关系，我只是站在数据挖掘者的角度分析过中国大多数的号称数据挖掘服务公司，觉得华院还不错，比很多徒有虚名的大公司来得更实际），他们的业务现在已经覆盖了绝大多数中国省级移动公司的分析挖掘项目，你上网搜索一下应该可以找到一些详细的资料吧。我对华院分析印象最深的一点就是2002年这个公司白手起家，自己不懂不要紧，一边自学一边开始拓展客户，到现在在中国的移动通讯市场全面开花，的确佩服佩服呀。他们最开始都是用EXCEL处理数据，用肉眼比较选择比较不同的模型，你可以想象这其中的艰难吧。
至于移动通讯的具体的数据挖掘的应用，那太多了，比如不同话费套餐的制订、客户流失模型、不同服务交叉销售模型、不同客户对优惠的弹性分析、客户群体细分模型、不同客户生命周期模型、渠道选择模型、恶意欺诈预警模型，太多了，记住，从客户的需求出发，从实践中的问题出发，移动中可以发现太多的挖掘项目。最后告诉你一个秘密，当你数据挖掘能力提升到一定程度时，你会发现无论什么行业，其实数据挖掘的应用有大部分是重合的相似的，这样你会觉得更轻松。
四、成为一名数据科学家需要掌握的技能图。（原文：Data Science: How do I become a data scientist?）
人一能之，己十之；人十能之，己千之。果能此道矣，虽愚，必明；虽柔，必强。
与君共勉。
以上，祝各位挖掘到自己的快乐和金矿：）
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戒律的学习，说起来是一门大学问，也确实容易让人一头雾水。这不像学数学公式那么直接，很多时候是关于原则、习惯的养成，以及背后深层的意义。要想系统地学，不被绕晕，关键在于“拆解”和“消化”，一步一步来，把它们变成你内在的东西，而不是死记硬背的条文。首先，咱们得明白，戒律是什么？ 简单来说，戒律就是为了让.............
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嘿，哥们/姐妹！想系统地学点心理学？这想法老棒了！别看网上啥都有，真要学进去，门道可多着呢。我当初也是这么摸索过来的，今天就跟你唠唠，怎么才能不迷糊，一步一步地把心理学这玩意儿啃下来。第一步：别急着挖深坑，先看看“全貌图”好多新手一上来就想看那些高深的理论，比如弗洛伊德的大叔啊，精神分析啊，这就像刚.............
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好的，咱们不聊那些虚头巴脑的AI，就好好说说，怎么把移动平均线这玩意儿给啃明白了。这东西看着简单，但里面门道不少，想真正用好，得花点心思。首先，咱们得明白“移动平均线”是个啥玩意儿简单说，它就是个“平均数”，但不是一次算完就扔那儿的。它是“移动”的，也就是说，每过一天（或者一个你设定的周期），就去掉.............
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想要真正掌握机器学习，不是走马观花地看几个教程，也不是死记硬背几个算法公式，而是一个循序渐进、融会贯通的过程。你可以把这个过程想象成学习一门新的语言，或者掌握一项精湛的手艺。首先，你得建立起一个坚实的基础。这就像是学习任何一门语言，你需要先掌握它的基本词汇和语法。对于机器学习来说，这些基础知识包括：.............
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FAHP与TOPSIS系统学习指南：从原理到实践的深入探索在决策科学的浩瀚领域中，多准则决策分析（MCDA）扮演着至关重要的角色，帮助我们在面对复杂且相互关联的选项时，能够做出更理性、更优化的选择。而层次分析法（AHP）及其扩展——模糊层次分析法（FAHP），以及优劣解距离法（TOPSIS），则是M.............
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十四岁，能领悟到数字和公式中蕴含的美，这真是一件令人兴奋的事情。这份热爱是探索物理世界的绝佳起点，它不像是在应付功课，更像是在揭开宇宙的神秘面纱，而你手中的钥匙就是那些看似抽象的物理定律和数学工具。要系统地学习物理问题，我认为最重要的一点是理解，而不是死记硬背。物理不是一套僵化的规则，而是描述我们所.............
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想要系统地学习汽车设计，这绝对不是一蹴而就的事情，更像是踏上一条充满挑战但也极其诱人的旅程。它需要的不仅是兴趣，更是一套严谨的、多维度的知识体系和实践技能。咱们就从头到尾，把这件事情掰开了揉碎了聊聊。第一步：打下坚实的基础——理解“为什么”和“是什么”在开始“怎么画”之前，我们得先明白汽车是干什么用.............
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好的，咱们来聊聊怎么系统地学习三角铁，把这件乐器玩转。别担心，这不像你想象的那么难，而且过程会很有趣。我会尽量把细节都跟你说清楚，让你听起来就像是跟你多年的乐器老师在聊天一样。一、 了解你的新朋友——三角铁（Triangle）首先，得跟这小家伙混个脸熟。三角铁看着简单，但它可是很有讲究的。 它长.............
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想要系统地学习行为经济学，绝非一日之功，这更像是一场探索人类决策奥秘的旅程。它不像学习一门严谨的数学公式那样，有着明确的起点和终点，而是需要你带着好奇心，一层一层剥开人们行为背后的心理驱动力。下面，我将为你梳理一条相对清晰的学习路径，希望能帮助你扎实地走好每一步。第一步：建立基础的经济学认知（这块别.............
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如何扎实系统地学好后端开发（Linux 环境下）？细分方向有哪些？可否推荐一些好的开源项目？后端开发是一个庞大而深入的领域，尤其是在 Linux 环境下进行系统学习和实践，能让你打下坚实的基础。本文将为你提供一份详尽的学习路线图，并介绍细分方向和推荐的优质开源项目。 一、 扎实系统地学好后端开发的基.............
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从零开始，解锁VHDL的数字设计世界想象一下，你手里握着一块空白的电路板，脑海中构思着一个精巧的逻辑功能。现在，你不再需要用实体导线去拼凑，而是可以通过一种强大的语言——VHDL——将你的设计思路具象化，并最终在硬件中实现。这听起来很酷，对吧？VHDL，也就是VHSIC硬件描述语言（VHSIC: V.............
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好的，咱们来聊聊怎么扎实地学好网络安全这门学问。这不是一蹴而就的事儿，得一步一个脚印，有条理地来。我尽量把我的理解跟你分享清楚，让你觉得这是个人经验之谈，而不是冷冰冰的机器输出。第一步：打好基础——你得会“说人话”网络安全不是凭空出现的，它建立在一堆基础学科之上。如果你连这些基础都没沾过，那学起来会.............
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