小白如何学习大数据分析和挖掘
新闻来源：优漫教育
日期：2021-06-22
近来有很多人参加了学习大数据的培训课程，但是不知道如何开始，从哪里开始学习，需要学习什么？作为一名初学者，在大数据培训班中学习分析和挖掘的思维逻辑如何？文章对如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤和思路进行梳理，可以给大家一个学习的建议。
许多人认为数据挖掘需要掌握高层次的复杂算法，需要掌握技术设计，才能很好的进行数据挖掘分析，其实不是这样的。若钻入复杂算法与技术的发展，只能让你走火入魔，越走越吃力，而且没有什么效果。最好的大数据挖掘工程师一定是公司实际工作中最熟悉和理解业务的人。在大数据采掘的学习中，笔者认为，学习数据挖掘必须与实际业务背景、案例背景相结合，这样才能解决问题导向的学习方法。因此，大数据挖掘在分析经典案例时有以下几个方面：
对未来一段时间内产品用户的流失情况进行了预测；企业进行了促销活动，预测了促销活动的效果，用户接受程度如何；评价使用者的信誉程度；细分现有客户市场，究竟哪些客户是真正的目标客群；在产品上市投放市场后，用户转化率如何，到底哪个经营战略最为有效；经营做的很好，公司投入的资源也很多，如何提高产品的投入产出比；有些用户在买了许多商品后，哪些商品被同时购买的几率很大；对未来一年的产品销售和收入进行预测。而大数据挖掘所做的就是将上述类似的商业运作问题转化为数据挖掘问题。
一、如何把业务运作的问题转化成大数据的挖掘。
因此，问题来了，我们如何将上面提到的商业运作问题转化成数据挖掘呢？将数据挖掘问题分成四类：分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题，对数据挖掘进行细分。若您对大数据设计感兴趣，希望系统学习大数据分析和数据挖掘，请加入大数据技术学习交流群：4583+数字45782，欢迎留言，了解课程介绍，获取学习资源。
1、问题的分类。
在数据挖掘中，用户流失率、推广行为响应、评价用户都属于分类问题，要掌握好分类的特征，了解什么是有监督学习，掌握常用的分类方法：决策树、贝叶斯、KNN、SVM、神经网络、逻辑回归等。
2、聚类问题。
数据挖掘中的细分市场、细分客户群都属于聚类问题，我们需要掌握聚类特征，懂得无监督学习，了解常见的聚类算法，如分类器、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型的聚类等。
3、与问题相关。
关联分析法、关联分析法、关联分析法、Carma法、序列分析法等，这些方法都是为解决交叉销售问题而提出的。
4、预测问题。
掌握简单线性回归分析，多重线性回归分析，时序分析等。
二、使用什么工具进行实操大数据挖掘？
有太多的工具和方法可用于数据挖掘，SPSS、SAS、Python、R等等等等，但我们需要掌握哪个，或要掌握哪些，才算学会数据挖掘？那就要求你看清你所在的层级，以及你想要的级别。
层次一：达到了解入口的水平。
熟悉统计和数据库工作。
层次二：达到初级的工作场所应用水平。
数据+统计+SPSS(或者用SPSS代替)
层次三：达到工作场所应用的中级水平。
SAS或者R
层次四：达到数据采集者的级别。
SA或R+Python(或其它编程语言)
三、如何利用Python来进行大数据挖掘。
用什么工具，只要能解决实际问题，就可以学习到数据挖掘是无所谓的，这里先推Python。那么，如何利用Python进行数据挖掘的研究呢？在Python中需要掌握什么知识？
Panda是数据分析尤其重要的资料库，我们需要掌握三个要点：
1、pandas分类计算；
2、带多重索引的pandas索引；
3、pandas多表运算和透视表。
numpy数据计算主要应用于数据挖掘领域，对于后期的机器学习，深度学习，这也是一个必须要掌握的基本知识，我们可以做到：
1、纳姆皮亚雷理解；
2、阵列索引运算；
3、阵列运算；
