袁博老師數據挖掘理論與演算法

⑴ 數據挖掘大概要學習多久

數據挖掘學習一般要五個月左右，數據挖掘的學習根據每個人的學習能力和學習方法的不同，所需要的時間也不盡相同，而且和你的自身基礎情況都有很大的關系，沒基礎的話五個月也就足夠了。下面是幾種大數據學習方式對比:

1、自學
一般都是根據自身碎片化時間進行學習，時間會拉的比較長。優點:可以省下一筆學費，而且不佔用工作時間。缺點:遇到問題難以解決，無老師輔導。無真實企業項目可以實訓。
2、企業內部學習
企業內部培養可造之材，由技術人員帶，學習時間視企業情況而定。優點:上手快，有人帶，無需支付費用。缺點:機會少，大多數學生沒有這樣的機會。
3、線下培訓學習
0基礎選擇線下小班面授，脫產學習。優點:課程系統，資源完備，老師專業，遇到問題可以及時溝通解決，有真實的大數據項目練手。缺點:要佔用約半年的時間全日制學習，且學費相對較貴。

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⑵ 數據挖掘，數據分析，機器學習三者之間是什麼關系

數據挖掘，數據分析，機器學習這三者之間既有交集也有不同，彼此之間既有聯系和相互運用，也有各自不同的領域和應用。

機器學習為數據挖掘提供了理論方法，而數據挖掘技術是機器學習技術的一個實際應用。逐步開發和應用了若干新的分析方法逐步演變而來形成的；這兩個領域彼此之間交叉滲透，彼此都會利用對方發展起來的技術方法來實現業務目標，數據挖掘的概念更廣，機器學習只是數據挖掘領域中的一個新興分支與細分領域。
在對比數據分析和數據挖掘時，數據分析則更像是對歷史數據的一個統計分析過程，比如我們可以對歷史數據進行分析後得到一個粗糙的結論，但當我們想要深入探索為什麼會出現這個結論時，就需要進行數據挖掘，探索引起這個結論的種種因素，然後建立起結論和因素之間模型，當有因素有新的值出現時，我們就可以利用這個模型去預測可能產生的結論。

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⑶ 機器學習，數據挖掘的書有哪些

說到數據分析，人們往往會下意識地聯想到另一個耳熟能詳的名詞：數據挖掘。那麼，到底什麼是數據挖掘呢？顧名思義，數據挖掘就是對數據進行處理，並從中提取可用信息的過程。如果你剛好正在尋找這方面的入門書籍，那麼韓家煒老師寫的《數據挖掘：概念與技術》絕對是一個不錯的選擇。

· 更難能可貴的是，隨書還附帶了一批可運行的神經網路實例。試試親自上手改改代碼吧，相信你會有意外的收獲。

⑷ 數據挖掘培訓有用嗎

如果參加大數據培訓，在3個多月的時間里，老師會給學生講很多大數據技術，並且帶著學生做項目，畢業之後掌握的技術肯定是要比同期沒有培訓過的人要多的多。所以，如果打算從事大數據行業的話，最好是先進行一下培訓，然後再去工作。

大數據是新興行業，大數據技術也是前沿技術，很少有大學開設這門課程，就算有，也是很基礎很基礎的大數據技術，這點對於用人單位是遠遠不夠的，他們需要的大數據企業級的人才，需要掌握很多知識，如果掌握了Hadoop、MapRece、Hive數據倉庫、spark生態體系，Spark Streaming、storm實時計算、zookeeper等內容，找一份月薪過萬的共工作是完全沒有問題的，而這些技術，在學校裡面是學不到的，很多培訓機構也很難講這么多這么深入，只有通過參加專業的大數據培訓，才可以學習到這些內容，才能獲得真實項目經驗，這也是為什麼參加了大數據培訓的同學，要比沒有參加大數據培訓的同學薪水高很多的原因。

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⑸ 有哪些數據分析、數據挖掘的書推薦下

1. 深入淺出數據分析 (豆瓣) 這書挺簡單的，基本的內容都涉及了，說得也比較清楚，最後談到了R是大加分。
難易程度：非常易。
2. 啤酒與尿布 (豆瓣) 通過案例來說事情，而且是最經典的例子。
難易程度：非常易。
3. 數據之美 (豆瓣) 一本介紹性的書籍，每章都解決一個具體的問題，甚至還有代碼，對理解數據分析的應用領域和做法非常有幫助。
難易程度：易。
4. 集體智慧編程 (豆瓣) 學習數據分析、數據挖掘、機器學習人員應該仔細閱讀的第一本書。作者通過實際例子介紹了機器學習和數據挖掘中的演算法，淺顯易懂，還有可執行的Python代碼。
難易程度：中。
5. Machine Learning in Action (豆瓣) 用人話把復雜難懂的機器學習演算法解釋清楚了，其中有零星的數學公式，但是是以解釋清楚為目的的。而且有Python代碼，大贊！目前中科院的王斌老師（微博： @王斌_ICTIR）已經翻譯這本書了 機器學習實戰 (豆瓣)。這本書本身質量就很高，王老師的翻譯質量也很高。
難易程度：中。
6. 推薦系統實踐 (豆瓣) 這本書不用說了，研究推薦系統必須要讀的書，而且是第一本要讀的書。
難易程度：中上。
7. 數據挖掘導論 (豆瓣) 最近幾年數據挖掘教材中比較好的一本書，被美國諸多大學的數據挖掘課作為教材，沒有推薦Jiawei Han老師的那本書，因為個人覺得那本書對於初學者來說不太容易讀懂。
難易程度：中上。
8. The Elements of Statistical Learning (豆瓣) 這本書有對應的中文版：統計學習基礎 (豆瓣)。書中配有R包，非常贊！可以參照著代碼學習演算法。
難易程度：難。
9. 統計學習方法 (豆瓣) 李航老師的扛鼎之作，強烈推薦。
難易程度：難。
10. Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣) 經典中的經典。
這些都是在「綠色BI論壇」http://www.powerbibbs.com 找到的，這個論壇經常有數據分析的干貨分享，你可以看一下。

⑹ 數據挖掘方面的經典書籍有什麼

推薦兩本比較基礎的書，數據挖掘導論和數據挖掘。經典教材，難度不深，內容全面且講解細致，適合初學者使用。

1、數據挖掘導論，[美]Pang-Ning Tan，Michael Steinbach，Vipin Kumar 著，譯者： 范明 范宏建，人民郵電出版社；
2、數據挖掘：概念與技術，作者：（加）韓家煒，堪博著，范明，孟小峰譯，機械工業出版社；
因為都是中文版，閱讀起來基本沒有障礙，而且這兩個出版社也是計算機領域的傳統出版社了，質量還是很能保證的。
3、國外書籍推薦Pang-Ning Tan, Vipin Kumar etc. Introction to Data Mining。可以深入了解數據挖掘
關於分類、關聯規則、聚類的知識。第一章講基本部分，第二章講高級部分，讓人由淺入深。另有單獨的一章介紹異常檢測。本書的第一作者是物理背景出身，所以講解很重視對於演算法的理解（優缺點與適用范圍等)。

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⑺ CDA數據分析師認證怎麼考難嗎

CDA等級認證證書的含金量還是很高的，而且也是比較有權威性的，在行業內是很受認可的。

CDA 是一套科學化，專業化，國際化的人才考核標准，共分為CDA LEVELⅠ ，LEVEL Ⅱ，LEVEL Ⅲ三個等級，涉及行業包括互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅遊等，涉及崗位包括大數據、數據分析、市場、產品、運營、咨詢、投資、研發等。該標准符合當今全球數據科學技術潮流，可以為各行業企業和機構提供數據人才參照標准。CDA 行業標准由國際范圍數據科學領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過 CDA 認證考試者可獲得 CDA 中英文認證證書。

1、CDA Level I 包含以下科目：《職業道德與操守》、《資料庫與 SQL 基礎》、《統計學（初級）》、《業務數據分析》、《數據可視化》

PART 1 數據分析概述與職業操守（佔比3%）

PART 2 數據結構（佔比15%）

PART 3 資料庫基礎（佔比17%）

PART 4 描述性統計分析（10%）

PART 5 多維數據透視分析（10%）

PART 6 業務數據分析（30%）

PART 7 業務分析報告與數據可視化報表（15%）

2、CDA Level II 包含以下科目：《數據採集與數據處理》、《統計分析》、《商業策略分析》、《數據治理》

PART 1 數據採集與處理（佔比12%）

PART 2 數據模型管理（佔比3%）

PART 3 標簽體系與用戶畫像（佔比5%）

PART 4 統計分析（佔比25%）

PART 5 數據分析模型（佔比40%）

PART 6 數字化工作方法（佔比15%）

3、CDA Level III 包含以下科目：《數據挖掘與高級數據處理》、《自然語言處理與文本分析》、《演算法應用與實戰》

PART 1 數據挖掘概論（佔比15%）

PART 2 高級數據處理與特徵工程（佔比25%）

PART 3 自然語言處理與文本分析（佔比20%）

PART 4 機器學習演算法（佔比40%）

PART 5 機器學習實戰（案例操作部分）

關於cda數據分析師的認證可以到CDA數據分析認證中心看看。全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA職業道德和行為准則》新規范，發揮著自身數據專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

⑻ 對於社交網路的數據挖掘應該如何入手，使用哪些演算法

3月13日下午，南京郵電大學計算機學院、軟體學院院長、教授李濤在CIO時代APP微講座欄目作了題為《大數據時代的數據挖掘》的主題分享，深度詮釋了大數據及大數據時代下的數據挖掘。

眾所周知，大數據時代的大數據挖掘已成為各行各業的一大熱點。
一、數據挖掘
在大數據時代，數據的產生和收集是基礎，數據挖掘是關鍵，數據挖掘可以說是大數據最關鍵也是最基本的工作。通常而言，數據挖掘也稱為DataMining，或知識發現Knowledge Discovery from Data，泛指從大量數據中挖掘出隱含的、先前未知但潛在的有用信息和模式的一個工程化和系統化的過程。
不同的學者對數據挖掘有著不同的理解，但個人認為，數據挖掘的特性主要有以下四個方面：
1.應用性（A Combination of Theory and Application）：數據挖掘是理論演算法和應用實踐的完美結合。數據挖掘源於實際生產生活中應用的需求，挖掘的數據來自於具體應用，同時通過數據挖掘發現的知識又要運用到實踐中去，輔助實際決策。所以，數據挖掘來自於應用實踐，同時也服務於應用實踐，數據是根本，數據挖掘應以數據為導向，其中涉及到演算法的設計與開發都需考慮到實際應用的需求，對問題進行抽象和泛化，將好的演算法應用於實際中，並在實際中得到檢驗。
2.工程性（An Engineering Process）：數據挖掘是一個由多個步驟組成的工程化過程。數據挖掘的應用特性決定了數據挖掘不僅僅是演算法分析和應用，而是一個包含數據准備和管理、數據預處理和轉換、挖掘演算法開發和應用、結果展示和驗證以及知識積累和使用的完整過程。而且在實際應用中，典型的數據挖掘過程還是一個交互和循環的過程。
3.集合性（A Collection of Functionalities）：數據挖掘是多種功能的集合。常用的數據挖掘功能包括數據探索分析、關聯規則挖掘、時間序列模式挖掘、分類預測、聚類分析、異常檢測、數據可視化和鏈接分析等。一個具體的應用案例往往涉及多個不同的功能。不同的功能通常有不同的理論和技術基礎，而且每一個功能都有不同的演算法支撐。
4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：數據挖掘是一門交叉學科，它利用了來自統計分析、模式識別、機器學習、人工智慧、信息檢索、資料庫等諸多不同領域的研究成果和學術思想。同時一些其他領域如隨機演算法、資訊理論、可視化、分布式計算和最優化也對數據挖掘的發展起到重要的作用。數據挖掘與這些相關領域的區別可以由前面提到的數據挖掘的3個特性來總結，最重要的是它更側重於應用。
綜上所述，應用性是數據挖掘的一個重要特性，是其區別於其他學科的關鍵，同時，其應用特性與其他特性相輔相成，這些特性在一定程度上決定了數據挖掘的研究與發展，同時，也為如何學習和掌握數據挖掘提出了指導性意見。如從研究發展來看，實際應用的需求是數據挖掘領域很多方法提出和發展的根源。從最開始的顧客交易數據分析（market basket analysis）、多媒體數據挖掘（multimedia data mining）、隱私保護數據挖掘（privacy-preserving data mining）到文本數據挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒體挖掘（social media mining）都是由應用推動的。工程性和集合性決定了數據挖掘研究內容和方向的廣泛性。其中，工程性使得整個研究過程里的不同步驟都屬於數據挖掘的研究范疇。而集合性使得數據挖掘有多種不同的功能，而如何將多種功能聯系和結合起來，從一定程度上影響了數據挖掘研究方法的發展。比如，20世紀90年代中期，數據挖掘的研究主要集中在關聯規則和時間序列模式的挖掘。到20世紀90年代末，研究人員開始研究基於關聯規則和時間序列模式的分類演算法（如classification based on association），將兩種不同的數據挖掘功能有機地結合起來。21世紀初，一個研究的熱點是半監督學習（semi-supervised learning）和半監督聚類（semi-supervised clustering），也是將分類和聚類這兩種功能有機結合起來。近年來的一些其他研究方向如子空間聚類（subspace clustering）（特徵抽取和聚類的結合）和圖分類（graph classification）（圖挖掘和分類的結合）也是將多種功能聯系和結合在一起。最後，交叉性導致了研究思路和方法設計的多樣化。
前面提到的是數據挖掘的特性對研究發展及研究方法的影響，另外，數據挖掘的這些特性對如何學習和掌握數據挖掘提出了指導性的意見，對培養研究生、本科生均有一些指導意見，如應用性在指導數據挖掘時，應熟悉應用的業務和需求，需求才是數據挖掘的目的，業務和演算法、技術的緊密結合非常重要，了解業務、把握需求才能有針對性地對數據進行分析，挖掘其價值。因此，在實際應用中需要的是一種既懂業務，又懂數據挖掘演算法的人才。工程性決定了要掌握數據挖掘需有一定的工程能力，一個好的數據額挖掘人員首先是一名工程師，有很強大的處理大規模數據和開發原型系統的能力，這相當於在培養數據挖掘工程師時，對數據的處理能力和編程能力很重要。集合性使得在具體應用數據挖掘時，要做好底層不同功能和多種演算法積累。交叉性決定了在學習數據挖掘時要主動了解和學習相關領域的思想和技術。
因此，這些特性均是數據挖掘的特點，通過這四個特性可總結和學習數據挖掘。
二、大數據的特徵
大數據（bigdata）一詞經常被用以描述和指代信息爆炸時代產生的海量信息。研究大數據的意義在於發現和理解信息內容及信息與信息之間的聯系。研究大數據首先要理清和了解大數據的特點及基本概念，進而理解和認識大數據。
研究大數據首先要理解大數據的特徵和基本概念。業界普遍認為，大數據具有標準的「4V」特徵：
1.Volume（大量）：數據體量巨大，從TB級別躍升到PB級別。
2.Variety（多樣）：數據類型繁多，如網路日誌、視頻、圖片、地理位置信息等。
3.Velocity（高速）：處理速度快，實時分析，這也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。
4.Value（價值）：價值密度低，蘊含有效價值高，合理利用低密度價值的數據並對其進行正確、准確的分析，將會帶來巨大的商業和社會價值。
上述「4V」特點描述了大數據與以往部分抽樣的「小數據」的主要區別。然而，實踐是大數據的最終價值體現的唯一途徑。從實際應用和大數據處理的復雜性看，大數據還具有如下新的「4V」特點：
5.Variability（變化）：在不同的場景、不同的研究目標下數據的結構和意義可能會發生變化，因此，在實際研究中要考慮具體的上下文場景（Context）。
6.Veracity（真實性）：獲取真實、可靠的數據是保證分析結果准確、有效的前提。只有真實而准確的數據才能獲取真正有意義的結果。
7.Volatility（波動性）/Variance（差異）：由於數據本身含有噪音及分析流程的不規范性，導致採用不同的演算法或不同分析過程與手段會得到不穩定的分析結果。
8.Visualization（可視化）：在大數據環境下，通過數據可視化可以更加直觀地闡釋數據的意義，幫助理解數據，解釋結果。
綜上所述，以上「8V」特徵在大數據分析與數據挖掘中具有很強的指導意義。
三、大數據時代下的數據挖掘
在大數據時代，數據挖掘需考慮以下四個問題：
大數據挖掘的核心和本質是應用、演算法、數據和平台4個要素的有機結合。
因為數據挖掘是應用驅動的，來源於實踐，海量數據產生於應用之中。需用具體的應用數據作為驅動，以演算法、工具和平台作為支撐，最終將發現的知識和信息應用到實踐中去，從而提供量化的、合理的、可行的、且能產生巨大價值的信息。
挖掘大數據中隱含的有用信息需設計和開發相應的數據挖掘和學習演算法。演算法的設計和開發需以具體的應用數據作為驅動，同時在實際問題中得到應用和驗證，而演算法的實現和應用需要高效的處理平台，這個處理平台可以解決波動性問題。高效的處理平台需要有效分析海量數據，及時對多元數據進行集成，同時有力支持數據化對演算法及數據可視化的執行，並對數據分析的流程進行規范。
總之，應用、演算法、數據、平台這四個方面相結合的思想，是對大數據時代的數據挖掘理解與認識的綜合提煉，體現了大數據時代數據挖掘的本質與核心。這四個方面也是對相應研究方面的集成和架構，這四個架構具體從以下四個層面展開：
應用層（Application）：關心的是數據的收集與演算法驗證，關鍵問題是理解與應用相關的語義和領域知識。
數據層（Data）：數據的管理、存儲、訪問與安全，關心的是如何進行高效的數據使用。
演算法層（Algorithm）：主要是數據挖掘、機器學習、近似演算法等演算法的設計與實現。
平台層（Infrastructure）：數據的訪問和計算，計算平台處理分布式大規模的數據。
綜上所述，數據挖掘的演算法分為多個層次，在不同的層面有不同的研究內容，可以看到目前在做數據挖掘時的主要研究方向，如利用數據融合技術預處理稀疏、異構、不確定、不完整以及多來源數據；挖掘復雜動態變化的數據；測試通過局部學習和模型融合所得到的全局知識，並反饋相關信息給預處理階段；對數據並行分布化，達到有效使用的目的。
四、大數據挖掘系統的開發
1.背景目標
大數據時代的來臨使得數據的規模和復雜性都出現爆炸式的增長，促使不同應用領域的數據分析人員利用數據挖掘技術對數據進行分析。在應用領域中，如醫療保健、高端製造、金融等，一個典型的數據挖掘任務往往需要復雜的子任務配置，整合多種不同類型的挖掘演算法以及在分布式計算環境中高效運行。因此，在大數據時代進行數據挖掘應用的一個當務之急是要開發和建立計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員能夠有效地執行數據分析任務。
之前提到一個數據挖掘有多種任務、多種功能及不同的挖掘演算法，同時，需要一個高效的平台。因此，大數據時代的數據挖掘和應用的當務之急，便是開發和建立計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員能夠有效地執行數據分析任務。
2.相關產品
現有的數據挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer，它們提供了友好的界面，方便用戶進行分析，然而這些工具並不適合進行大規模的數據分析，同時，在使用這些工具時用戶很難添加新的演算法程序。
流行的數據挖掘演算法庫
如Mahout、MLC++和MILK，這些演算法庫提供了大量的數據挖掘演算法。但這些演算法庫需要有高級編程技能才能進行任務配置和演算法集成。
最近出現的一些集成的數據挖掘產品
如Radoop和BC-PDM，它們提供友好的用戶界面來快速配置數據挖掘任務。但這些產品是基於Hadoop框架的，對非Hadoop演算法程序的支持非常有限。沒有明確地解決在多用戶和多任務情況下的資源分配。
3.FIU-Miner
為解決現有工具和產品在大數據挖掘中的局限性，我們團隊開發了一個新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一個用戶友好並支持在分布式環境中進行高效率計算和快速集成的數據挖掘系統。與現有數據挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一組新的功能，能夠幫助數據分析人員方便並有效地開展各項復雜的數據挖掘任務。
與傳統的數據挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下幾個方面：
A.用戶友好、人性化、快速的數據挖掘任務配置。基於「軟體即服務」這一模式，FIU-Miner隱藏了與數據分析任務無關的低端細節。通過FIU-Miner提供的人性化用戶界面，用戶可以通過將現有演算法直接組裝成工作流，輕松完成一個復雜數據挖掘問題的任務配置，而不需要編寫任何代碼。
B.靈活的多語言程序集成。允許用戶將目前最先進的數據挖掘演算法直接導入系統演算法庫中，以此對分析工具集合進行擴充和管理。同時，由於FIU-Miner能夠正確地將任務分配到有合適運行環境的計算節點上，所以對這些導入的演算法沒有實現語言的限制。
C.異構環境中有效的資源管理。FIU-Miner支持在異構的計算環境中（包括圖形工作站、單個計算機、和伺服器等）運行數據挖掘任務。FIU-Miner綜合考慮各種因素（包括演算法實現、伺服器負載平衡和數據位置）來優化計算資源的利用率。
D.有效的程序調度和執行。
應用架構上包括用戶界面層、任務和系統管理層、邏輯資源層、異構的物理資源層。這種分層架構充分考慮了海量數據的分布式存儲、不同數據挖掘演算法的集成、多重任務的配置及系統用戶的交付功能。一個典型的數據挖掘任務在應用之中需要復雜的主任務配置，整合多種不同類型的挖掘演算法。因此，開發和建立這樣的計算平台和工具，支持應用領域的數據分析人員進行有效的分析是大數據挖掘中的一個重要任務。
FIU-Miner系統用在了不同方面：如高端製造業、倉庫智能管理、空間數據處理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系統之上的、支持多種在線空間數據分析的一個平台。提供了一種類SQL語句的空間數據查詢與挖掘語言MapQL。它不但支持類SQL語句，更重要的是可根據用戶的不同要求，進行空間數據挖掘，渲染和畫圖查詢得到空間數據。通過構建空間數據分析的工作流來優化分析流程，提高分析效率。
製造業是指大規模地把原材料加工成成品的工業生產過程。高端製造業是指製造業中新出現的具有高技術含量、高附加值、強競爭力的產業。典型的高端製造業包括電子半導體生產、精密儀器製造、生物制葯等。這些製造領域往往涉及嚴密的工程設計、復雜的裝配生產線、大量的控制加工設備與工藝參數、精確的過程式控制制和材料的嚴格規范。產量和品質極大地依賴流程管控和優化決策。因此，製造企業不遺餘力地採用各種措施優化生產流程、調優控制參數、提高產品品質和產量，從而提高企業的競爭力。
在空間數據處理方面，TerraFly GeoCloud對多種在線空間數據分析。對傳統數據分析而言，其難點在於MapQL語句比較難寫，任務之間的關系比較復雜，順序執行之間空間數據分許效率較低。而FIU-Miner可有效解決以上三個難點。
總結而言，大數據的復雜特徵對數據挖掘在理論和演算法研究方面提出了新的要求和挑戰。大數據是現象，核心是挖掘數據中蘊含的潛在信息，並使它們發揮價值。數據挖掘是理論技術和實際應用的完美結合。數據挖掘是理論和實踐相結合的一個例子。
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⑼ 求高手推薦學習數據挖掘的方法以及詳細的學習過程。

個人建議如下：
第一階段：掌握數據挖掘的基本概念和方法。先對數據挖掘有一個概念的認識，並掌握基本的演算法，如分類演算法、聚類演算法、協同過濾演算法等。
參考書：《數據挖掘概念和技術》（第三版）范明，孟小峰 譯著。
第二階段：掌握大數據時代下的數據挖掘和分布式處理演算法。現在已經進入大數據時代，傳統的數據挖掘演算法已經不適用於
參考書：《大數據：互聯網大規模數據挖掘和分布式處理》 王斌 譯著。
第三階段：使用Hadoop進行大數據挖掘。Hadoop裡面有一個Mahout組件，幾乎包括了所有的數據挖掘演算法，包括分類、聚類、關聯規則等。
參考書：Hadoop實戰（第二版）.陸嘉恆 著。
另外，數據挖掘是資料庫技術、人工智慧技術、機器學習技術、統計學習理論、數據可視化等一系列技術的綜合，所以，要想學好數據挖掘，這些技術也得懂的呀。
推薦入門時先看浙江大學王燦老師的數據挖掘課程，網上搜下。
期待與你一起學習數據挖掘，共同揭開數據之美。望採納。

⑽ 數據挖掘方向難嗎都需要用到什麼技術，

數據挖掘沒有大家想像中難，一般來說要掌握統計學、聚類分析和模式識別、決策樹分類技術、人工神經網路和遺傳基因演算法、規則歸納和可視化技術。

1.統計學
統計學是最基本的數據挖掘技術，特別是多元統計分析，如判別分析、主成分分析、因子分析、相關分析、多元回歸分析等。
2.聚類分析和模式識別
聚類分析主要是根據事物的特徵對其進行聚類或分類，即所謂物以類聚，以期從中發現規律和典型模式。這類技術是數據挖掘的最重要的技術之一。
3.決策樹分類技術
決策樹分類是根據不同的重要特徵，以樹型結構表示分類或決策集合，從而產生規則和發現規律。
4.人工神經網路和遺傳基因演算法
人工神經網路是一個迅速發展的前沿研究領域，對計算機科學人工智慧、認知科學以及信息技術等產生了重要而深遠的影響，而它在數據挖掘中也扮演著非常重要的角色。
5.規則歸納
規則歸納相對來講是數據挖掘特有的技術。它指的是在大型資料庫或數據倉庫中搜索和挖掘以往不知道的規則和規律。
6.可視化技術
可視化技術是數據挖掘不可忽視的輔助技術。

學習數據挖掘的這些技術和理論，推薦上CDA數據分析師的課程。課程培養學員硬性的數據挖掘理論與Python數據挖掘演算法技能的同時，還兼顧培養學員軟性數據治理思維、商業策略優化思維、挖掘經營思維、演算法思維、預測分析思維，全方位提升學員的數據洞察力。點擊預約免費試聽課。