公开课数据挖掘（数据挖掘教学视频）

数据挖掘

1、数据挖掘的目的在于从已知的大量数据中发现潜在的规则。数据挖掘简介 数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2、其实数据分析的范围广，包含了数据挖掘，在这里区别主要是指统计分析）数据量上：数据分析的数据量可能并不大，而数据挖掘的数据量极大。约束上：数据分析是从一个假设出发，需要自行建立方程或模型来与假设吻合，而数据挖掘不需要假设，可以自动建立方程。

3、数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

4、数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中提取有用的信息和知识的过程。它是一种新的信息处理技术，能够发现数据的隐含模式、趋势和关联性，并用于决策支持、过程控制和预测分析。

大数据挖掘学习课程需要多久?

大数据培训时间一般在3个月-6个月，有编程基础大概学3个月左右，零基础的话大概学6个月。如需大数据培训推荐选择【达内教育】，该机构作为美国上市职业教育公司，诚信经营，拒绝虚假宣传是该机构集团的经营理念。

大数据挖掘课程需要学习6个月左右。如需大数据挖掘培训推荐选择【达内教育】。去培训机构学习，可以从最基础的开始，把基础打牢固，然后再结合项目实践，熟练精通数据挖掘。

数据挖掘学习一般要五个月左右，数据挖掘的学习根据每个人的学习能力和学习方法的不同，所需要的时间也不尽相同，而且和你的自身基础情况都有很大的关系，没基础的话五个月也就足够了。下面是几种大数据学习方式对比：自学一般都是根据自身碎片化时间进行学习，时间会拉的比较长。

因此，大数据培训的学习时间可能在几个月到一年不等。具体的学习时间会因课程的深度和学员的基础而有所差异。关于大数据培训的费用，它也会因培训课程的不同而有所不同。一般来说，大数据培训费用会包括培训费、教材费以及实践项目费用等。大数据培训通常是一个较为综合和深入的课程，因此费用相对较高。

要学数据挖掘需要哪些基础

学习数据挖掘基础：数据库理论、数学基础（包括数理统计、概率、图论等）、熟练掌握一种编程语言（java，python）、会使用数据挖掘工具软件（weka、matlab、spss）。编程基础。（2）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。（3）需要掌握基本的数据库语言。

数据分析基础：了解统计学和概率论，熟悉不同的数据类型和数据分析方法，包括描述性统计、推断统计等。数据库知识：理解数据库的基本概念和组成结构，熟悉SQL语言，能够有效地管理和查询数据。编程技能：具备编程技能是进行数据挖掘的重要基础。

统计学。根据知乎得知，数据挖掘的技术基础是统计学。统计学虽然是一门“古老的”学科，但它依然是最基本的数据挖掘技术，特别是多元统计分析，如判别分析、主成分分析、因子分析、相关分析、多元回归分析等。

人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等。

会用聚类算法进行数据挖掘需要线性代数， 变分演算，距离度量，距离矩阵等的数学知识基础。在数据科学中，我们可以通过聚类分析观察使用聚类算法后获得一些有价值的信息，其中会涉及许多数学理论与实际计算。

学好各项数学基础课，主要就是线性代数，概率论、统计学等。程序语言，比如c++/java和python，再加个matlab之类的方便应用的语言。会一些机器学习的课程，了解这个领域具体在研究的东西，看点公开课或者书籍。英语基础好，基本读写能力可以。相关计算机方面知识梳理。

如何自学数据挖掘

学习大规模并行计算的技术，例如MapReduce、MPI，GPU Computing。基本每个大公司都会用到这些技术，因为现实的数据量非常大，基本都是在计算集群上实现的。 参加实际的数据挖掘的竞赛，例如KDDCUP，或 https：// 上面的竞赛。

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。

首先是要看数据挖掘的教材 然后 选择一个你想学习的软件 和软件教程，对着教程不断的联系，再就是坚持了，不要求个把月掌握，而是要坚持每天都要学习 最后就是 一定要抵制住诱惑，因为你可能会听到这个软件有用，那个软件更有价值，会导致半途又去学其他的软件。

多看看理论知识和一些数据挖掘视频，不过小白自学比较困难，首先学下数据分析基本方法与基础语言，比如R语言，pathoy语言等，可以去大讲台咨询一下，他们做数据挖掘培训有些年头了。

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。

数据挖掘方向很多：比如说有做文本类数据挖掘，有做生物信息挖掘等等 学的东西更加多：首先是入门：这个我强烈推荐斯坦福大学的机器学习，网易公开课有。然后是数学：概率论，线性代数，关于统计学上的东西要学的不错。还有就是英语：最好能看懂文献，因为数据挖掘国外做的好，所以要看很多的论文。

产品运营如何做好数据挖掘与分析

1、现在新兴的「GrowthHacker」（增长黑客）概念，从AARRR框架（获取、激活、留存、变现与推荐五个环节）入手进行产品分析，这是一个非常好的分析方法。 「器」则是指数据分析工具。

2、数据分析的维度科划分为：产品现状、了解趋势、发现问题、认清用户、营销与推广。对于一个产品运营就的需要做到数据分析，这真是一个数据时代。想要了解更多有关数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。课程教你学企业需要的敏捷算法建模能力。

3、第一步，要先挖掘业务含义，理解数据分析的背景、前提以及想要关联的业务场景结果是什么。第二步，需要制定分析计划，如何对场景拆分，如何推断。第三步，从分析计划中拆分出需要的数据，真正落地分析本身。第四步，从数据结果中，判断提炼出商务洞察。第五步，根据数据结果洞察，最终产出商业决策。

4、确定分析目标 在进行数据分析之前，首先需要明确分析目标。例如，电商企业想要了解某一商品的销售情况，或者想要了解用户的购买习惯等。只有明确了分析目标，才能更好地选择数据源和分析工具。收集数据 在确定了分析目标之后，电商企业需要收集相关的数据。

5、需要对内部现有的仪器设备做一个全面的排查，明确数据采集的时间频率、采集的关键信息点、控制图分析类型、控制指标、异常处理等信息。第二步：明确数据的可用性，同时，确保生产制程的稳定性。用于制订长期战略决策的数据，必须从长期的维度来挖掘、分析数据，找到最关键的数字趋势，突出值得关注的信息。