深入浅出：如何从0开始学习大数据挖掘分析？

发布时间：2017-09-21 作者：刘永平来源：36大数据

关键字：大数据大数据挖掘

收藏好文推荐打印

最近有很多人咨询，想学习大数据，但不知道怎么入手，从哪里开始学习，需要学习哪些东西?对于一个初学者，学习大数据挖掘分析的思路逻辑是什么?本文就梳理了如何从0开始学习大数据挖掘分析，学习的步骤思路，可以给大家一个学习的建议。

二、用何种工具实操大数据挖掘

能实现数据挖掘的工具和途径实在太多，SPSS、SAS、Python、R等等都可以，但是我们需要掌握哪个或者说要掌握哪几个，才算学会了数据挖掘？这需要看你所处的层次和想要进阶的路径是怎样的。

第一层级：达到理解入门层次

了解统计学和数据库即可。

第二层级：达到初级职场应用层次

数据库+统计学+SPSS(也可以是SPSS代替软件)

第三层级：达到中级职场应用层次

SAS或R

第四层级：达到数据挖掘师层次

SAS或R+Python(或其他编程语言)

三、如何利用Python学习大数据挖掘

只要能解决实际问题，用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓，这里首推Python。那该如何利用Python来学习数据挖掘？需要掌握Python中的哪些知识？

1、Pandas库的操作

Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握以下三点：

pandas 分组计算；

pandas 索引与多重索引；

索引比较难，但是却是非常重要的

pandas 多表操作与数据透视表

2、numpy数值计算

numpy数据计算主要应用是在数据挖掘，对于以后的机器学习，深度学习，这也是一个必须掌握的库，我们要掌握以下内容：

Numpy array理解；

数组索引操作；

数组计算；

Broadcasting(线性代数里面的知识)

3、数据可视化-matplotlib与seaborn

Matplotib语法

python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像，要搞清楚二者的关系是什么，这样学习起来才会比较轻松。

seaborn的使用

seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。

pandas绘图功能

前面说过pandas是做数据分析的，但它也提供了一些绘图的API。

4、数据挖掘入门

这部分是最难也是最有意思的一部分，要掌握以下几个部分：

机器学习的定义

在这里跟数据挖掘先不做区别

代价函数的定义

Train/Test/Validate

Overfitting的定义与避免方法

5、数据挖掘算法

数据挖掘发展到现在，算法已经非常多，下面只需掌握最简单的，最核心的，最常用的算法：

最小二乘算法；

梯度下降；

向量化；

极大似然估计；

Logistic Regression；

Decision Tree；

RandomForesr；

XGBoost；

6、数据挖掘实战

通过机器学习里面最著名的库scikit-learn来进行模型的理解。

以上，就是为大家理清的大数据挖掘学习思路逻辑。可是，这还仅仅是开始，在通往数据挖掘师与数据科学家路上，还要学习文本处理与自然语言知识、Linux与Spark的知识、深度学习知识等等，我们要保持持续的兴趣来学习数据挖掘。

共2页

上一页 1 2

本文来源于互联网，e-works本着传播知识、有益学习和研究的目的进行的转载，为网友免费提供，并以尽力标明作者与出处，如有著作权人或出版方提出异议，本站将立即删除。如果您对文章转载有任何疑问请告之我们，以便我们及时纠正。联系方式：editor@e-works.net.cn tel：027-87592219/20/21。

上一篇文章：商业智能、大数据、数据挖掘、数据分析，到底有什么区别？
下一篇文章：论各类BI工具的“大数据”特性