如何学好数据挖掘？初学者如何学习数据仓库和数据 挖掘技术说实话，短时间内很难完全掌握这些知识。最好买一本关于-2挖掘的书，大致了解一下数据 挖掘包含的内容，也可以得到一些介绍数据，如何系统学习数据 挖掘磨刀不误砍柴工，而学习数据分析需要学习-2挖掘，其中学习数据 挖掘需要大量的知识。
嗯，基本方法有很多，比如决策树、支持向量机、贝叶斯方法、神经网络方法等。有相关的数据 挖掘书籍，里面有很多详细的算法。我手里有一本刚借的。有需要的话可以推荐给你。个人建议如下:第一阶段是掌握数据 挖掘的基本概念和方法。先对数据 挖掘有个概念并掌握基本算法，比如分类算法，聚类算法，协同过滤算法。
第二阶段:掌握数据挖掘/时代的分布式处理算法。现在已经进入大数据的时代，传统的数据 挖掘的算法已经不再适用于参考书:大数据:互联网海量数据。第三阶段:利用Hadoop进行大数据 挖掘。Hadoop有一个Mahout组件，包含了几乎所有的数据 挖掘算法，包括分类、聚类和关联规则。参考书:Hadoop在行动(第二版)。作者:陆家恒。
向师弟师妹学习的几点建议数据 挖掘看着刚进实验室的师弟师妹们的迷茫，虽然和他们有过一些零散的对话，但是不够系统。所以根据自己的经验给出一些学习上的建议-2挖掘。可以根据自身情况具体问题具体分析，供参考。希望在上一届的基础上更深更远。一、研究生院及数据 挖掘基础首先介绍一下大家关心的一些问题，包括我们组的研究方向是什么，论文相关的问题，工作相关的问题，上海户口等。
3、学习 数据 挖掘需要哪方面的基础知识啊?数据 挖掘概念与技术，数据挖掘原理与应用，SQL server 2005数据library中的书籍和算法等。你可以用你的知识来改进或切入其他应用。导读:推荐大家看机器学习实战。不需要去学算法和数据结构，也不需要去分析几何知识。但是你必须有期望、方差和几种常用的概率分布作为数理统计的基础，还要特别注意条件概率，因为你必须了解朴素贝叶斯模型。对于线性代数，至少你要懂矩阵乘法，行列式计算，然后是微积分知识。否则，你无法阅读所有基于梯度下降法的文献。业内广泛使用c 、java、python。推荐你用python。很多模型不需要你造轮子。python有相关的第三方模块，非常方便。
