文章梳理了學習大數據挖掘分析的思路與步驟，給大家提供一些參考，希望能夠對你有所幫助。
最近有很多人諮詢，想學習大數據，但不知道怎麼入手，從哪裡開始學習，需要學習哪些東西？對於一個初學者，學習大數據挖掘分析的思路邏輯是什麼？本文就梳理了如何從0開始學習大數據挖掘分析，學習的步驟思路，可以給大家一個學習的建議。
很多人認為數據挖掘需要掌握複雜高深的算法，需要掌握技術開發，才能把數據挖掘分析做好，實際上並非這樣。如果鑽入複雜算法和技術開發，只能讓你走火入魔，越走越費勁，並且效果不大。在公司實際工作中，最好的大數據挖掘工程師一定是最熟悉和理解業務的人。對於大數據挖掘的學習心得，作者認為學習數據挖掘一定要結合實際業務背景、案例背景來學習，這樣才是以解決問題為導向的學習方法。那麼，大體上，大數據挖掘分析經典案例有以下幾種：
大數據挖掘要做的就是把上述類似的商業運營問題轉化為數據挖掘問題。
那麼，問題來了，我們該如何把上述的商業運營問題轉化為數據挖掘問題?可以對數據挖掘問題進行細分，分為四類問題：分類問題、聚類問題、關聯問題、預測問題。
用戶流失率、促銷活動響應、評估用戶度都屬於數據挖掘的分類問題，我們需要掌握分類的特點，知道什麼是有監督學習，掌握常見的分類方法:決策樹、貝葉斯、KNN、支持向量機、神經網絡和邏輯回歸等。
細分市場、細分客戶群體都屬於數據挖掘的聚類問題，我們要掌握聚類特點，知道無監督學習，了解常見的聚類算法，例如劃分聚類、層次聚類、密度聚類、網格聚類、基於模型聚類等。
交叉銷售問題等屬於關聯問題，關聯分析也叫購物籃分析，我們要掌握常見的關聯分析算法：Aprior算法、Carma算法，序列算法等。
我們要掌握簡單線性回歸分析、多重線性回歸分析、時間序列等。
能實現數據挖掘的工具和途徑實在太多，SPSS、SAS、Python、R等等都可以，但是我們需要掌握哪個或者說要掌握哪幾個，才算學會了數據挖掘?這需要看你所處的層次和想要進階的路徑是怎樣的。
了解統計學和資料庫即可。
資料庫+統計學+SPSS(也可以是SPSS代替軟體)
SAS或R
SAS或R+Python(或其他程式語言)
只要能解決實際問題，用什麼工具來學習數據挖掘都是無所謂，這裡首推Python。那該如何利用Python來學習數據挖掘？需要掌握Python中的哪些知識?
Panda是數據分析特別重要的一個庫，我們要掌握以下三點：
索引比較難，但是卻是非常重要的
numpy數據計算主要應用是在數據挖掘，對於以後的機器學習，深度學習，這也是一個必須掌握的庫，我們要掌握以下內容：
python最基本的可視化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib與matlib有點像，要搞清楚二者的關係是什麼，這樣學習起來才會比較輕鬆。
seaborn是一個非常漂亮的可視化工具。
前面說過pandas是做數據分析的，但它也提供了一些繪圖的API。
這部分是最難也是最有意思的一部分，要掌握以下幾個部分：
在這裡跟數據挖掘先不做區別
數據挖掘發展到現在，算法已經非常多，下面只需掌握最簡單的，最核心的，最常用的算法：
通過機器學習裡面最著名的庫scikit-learn來進行模型的理解。
以上，就是為大家理清的大數據挖掘學習思路邏輯。可是，這還僅僅是開始，在通往數據挖掘師與數據科學家路上，還要學習文本處理與自然語言知識、Linux與Spark的知識、深度學習知識等等，我們要保持持續的興趣來學習數據挖掘。
作者：劉永平 ，11年以上網際網路電商、網際網路金融、大數據項目實操經驗，任職高級產品總監，產品運營專家，曾親自主導參與項目超過15個，10個以上從0到1成功項目實操經驗。微信公眾號：網際網路金融乾貨。
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