数据挖掘：What？Why？How？
这个问题我思考了很久，作为过来人，我想分享一些经验。首先，建议你先了解一些基础知识，可以参考以下几个问题：
- 什么是数据挖掘？
- 如何培养数据分析的能力？
- 如何成为一名数据科学家？
在学习数据挖掘之前，你需要明确以下几点：
1. 数据挖掘在中国尚未完全普及，但它是一项极具潜力的技能。
2. 数据挖掘项目中，数据准备工作通常占据了70%的工作量。
3. 数据挖掘融合了统计学、数据库和机器学习等多个学科，并非全新的技术。
4. 数据挖掘技术更适合业务人员学习，因为业务人员学习技术比技术人员学习业务更高效。
5. 数据挖掘适用于传统BI（如报表、OLAP等）无法覆盖的领域。
6. 数据挖掘项目通常需要重复一些看似无技术含量的工作。
如果你对以上内容没有异议，那么请继续阅读。
学习数据挖掘的关键：技术与行业结合
学习一门技术必须与行业紧密结合，没有行业背景的技术如同空中楼阁。尤其是在计算机领域，技术更新换代非常快，普通人很难掌握所有技术细节。然而，一旦技术与行业结合，就能形成独特的竞争力。这不仅有助于抓住用户痛点和需求，还能积累行业经验，利用互联网思维实现跨界成功。因此，不要试图面面俱到地学习技术，而是要专注于培养自己的核心竞争力。
数据挖掘人员的三大工作领域
目前，国内的数据挖掘从业者主要分为三类：
1. 数据分析师：在电商、金融、电信、咨询等行业中，负责业务咨询、商务智能和出具分析报告。
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中，负责机器学习算法的实现与分析。
3. 科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等机构中，研究新算法的效率改进及未来应用。
数据分析各领域所需技能
1. 数据分析师
技能要求：
- 深厚的数理统计基础，但对程序开发能力要求不高。
- 熟练使用主流的数据挖掘工具，如SAS、SPSS、Excel等。
- 对所在行业的核心数据有深入理解，并具备一定的数据敏感性。
推荐书籍：
- 《概率论与数理统计》
- 《统计学》（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》
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2. 数据挖掘工程师
技能要求：
- 理解主流机器学习算法的原理和应用。
- 熟悉至少一门编程语言，如Python、C、C++、Java等。
- 理解数据库原理，熟练操作至少一种数据库（如MySQL、SQL Server、Oracle等）。
- 了解MapReduce原理，并能熟练使用Hadoop系列工具。
推荐书籍：
- 《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》
3. 科学研究方向
技能要求：
- 深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘（如Apriori和FPTree）、分类算法（如C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等）、聚类算法（如K-means、Spectral Clustering等）。
- 掌握R语言，因为R是免费的且社区支持强大，适合科研人员进行统计计算分析。
- 尝试改进主流算法，使其更高效，例如在Hadoop平台上实现SVM云算法调用。
- 阅读国际顶级会议论文，跟踪热点技术，如KDD、ICML、IJCAI等。
- 参与数据挖掘比赛，如Kaggle，培养解决实际问题的能力。
- 为开源项目贡献代码，如Apache Mahout等。
推荐书籍：
- 《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》
- 《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》
数据挖掘是一项复杂且多学科交叉的技术，学习过程中需要结合行业背景，明确自己的职业方向。无论是成为数据分析师、数据挖掘工程师，还是从事科学研究，都需要扎实的理论基础和实际操作能力。通过系统学习、实践积累和不断更新知识，你将能够在数据挖掘领域中找到自己的位置，并取得成功。
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