如何系统地学习数据挖掘

Question

如题所述

Answer 1

　　磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点：

　　数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。

　　数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。

　　数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。

　　数据挖掘技术更适合业务人员学习（相比技术人员学习业务来的更高效）

　　数据挖掘适用于传统的BI（报表、OLAP等）无法支持的领域。

　　数据挖掘项目通常需要重复一些毫无技术含量的工作。

如果你阅读了以上内容觉得可以接受，那么继续往下看。

学习一门技术要和行业靠拢，没有行业背景的技术如空中楼阁。技术尤其是计算机领域的技术发展是宽泛且快速更替的（十年前做网页设计都能成立公司），一般人没有这个精力和时间全方位的掌握所有技术细节。但是技术在结合行业之后就能够独当一面了，一方面有利于抓住用户痛点和刚性需求，另一方面能够累计行业经验，使用互联网思维跨界让你更容易取得成功。不要在学习技术时想要面面俱到，这样会失去你的核心竞争力。

一、目前国内的数据挖掘人员工作领域大致可分为三类。

　　1）数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

　　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里做机器学习算法实现和分析。
　　3）科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

二、说说各工作领域需要掌握的技能。
(1).数据分析师

　　需要有深厚的数理统计基础，但是对程序开发能力不做要求。
　　需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具如Business Analytics and Business Intelligence Software（SAS）、SPSS、EXCEL等。
　　需要对与所在行业有关的一切核心数据有深入的理解，以及一定的数据敏感性培养。
　　经典图书推荐：《概率论与数理统计》、《统计学》推荐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》等。

　　(2).数据挖掘工程师

　　需要理解主流机器学习算法的原理和应用。
　　需要熟悉至少一门编程语言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。
　　需要理解数据库原理，能够熟练操作至少一种数据库（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能够明白MapReduce的原理操作以及熟练使用Hadoop系列工具更好。
　　经典图书推荐：《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》等。

　　(3).科学研究方向

　　需要深入学习数据挖掘的理论基础，包括关联规则挖掘 （Apriori和FPTree）、分类算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚类算法 （Kmeans、Spectral Clustering）。目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。

　　相对SAS、SPSS来说R语言更适合科研人员The R Project for Statistical Computing，因为R软件是完全免费的，而且开放的社区环境提供多种附加工具包支持，更适合进行统计计算分析研究。虽然目前在国内流行度不高，但是强烈推荐。
　　可以尝试改进一些主流算法使其更加快速高效，例如实现Hadoop平台下的SVM云算法调用平台--web 工程调用hadoop集群。

　　需要广而深的阅读世界著名会议论文跟踪热点技术。如KDD，ICML，IJCAI，Association for the Advancement of Artificial Intelligence，ICDM 等等；还有数据挖掘相关领域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage，IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。

　　可以尝试参加数据挖掘比赛培养全方面解决实际问题的能力。如Sig KDD ，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。

　　可以尝试为一些开源项目贡献自己的代码，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等（具体可以在SourceForge或GitHub.上发现更多好玩的项目）。

　　经典图书推荐：《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》，英文素质是科研人才必备的《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》等。