想学习大数据，但是不知道如何开始，从哪里开始学习，需要学习什么？对于一个初学者来说，学习大数据挖掘分析的逻辑是什么？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。
很多人认为数据挖掘需要掌握复杂高级的算法和技术开发，才能做好数据挖掘分析，但事实并非如此。如果涉足复杂算法和技术的开发，只会让你执迷不悟，事倍功半，收效甚微。在公司的实际工作中，最优秀的大数据挖掘工程师一定是最熟悉和了解业务的人。
对于大数据挖掘的学习经验，笔者认为学习数据挖掘一定要结合实际的业务背景和案例背景，这是以解决问题为导向的学习方法。那么，一般来说，大数据挖掘分析的经典案例有以下几个：
预测未来产品的用户是否会流失，流失程度如何；
公司做了某个促销活动，如何预估活动效果，用户接受程度如何；
评估用户的信用度；
细分现有客户市场，哪些客户是目标客户；
产品投放市场后，用户转化率如何，哪些运营策略最有效；
运营做了很多工作，公司投入了很多资源。如何提高产品的投入产出比；
部分用户购买大量商品后，同时购买哪些商品的概率高；
预测未来一年产品的销量和收入.
大数据挖掘要做的就是把上述类似的商业运营问题转化为数据挖掘问题。
那么，问题来了。怎样才能把上面的业务运营问题变成数据挖掘问题？数据挖掘问题可以细分为四类：分类问题、聚类问题、关联问题和预测问题。
1、分类问题
用户流失率、推广响应、用户度评估都是数据挖掘的分类问题。我们需要掌握分类的特点，知道什么是监督学习，掌握3360决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络、logistic回归等常用的分类方法。
2、聚类问题
市场细分和客户群细分都是数据挖掘中的聚类问题。要掌握聚类特征，了解无监督学习，了解常用的聚类算法，如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型的聚类等。
3、关联问题
交叉销售问题属于相关性问题，相关性分析也叫购物篮分析。要掌握常用的相关分析算法：Aprior算法、Carma算法、序列算法等。
4、预测问题
要掌握简单线性回归分析，多元线性回归分析，时间序列等等。
实现数据挖掘的工具和方式太多了，比如SPSS、SAS、Python、R等。但是我们需要掌握哪一个或者必须掌握哪几个才能学习数据挖掘呢？这取决于你的水平和你想要前进的道路。
第一层级：达到理解入门层次
只知道统计学和数据库。
第二层级：达到初级职场应用层次
统计数据库SPSS(或用SPSS代替软件)
第三层级：达到中级职场应用层次
或者SAS R。
第四层级：达到数据挖掘师层次
或者SAS R Python(或者其他编程语言)
只要能解决实际问题，学数据挖掘用什么工具都无所谓。Python是这里的第一个。那么如何用Python学习数据挖掘呢？Python需要掌握哪些知识？
ng>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。
