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软件工程领域中的数据挖掘和分析在当今技术发展迅速的社会中，软件工程领域的数据挖掘和分析变得越来越重要。
随着云计算、大数据和人工智能等技术的蓬勃发展，数据挖掘和分析在软件工程中扮演着至关重要的角色。
本文将探讨软件工程领域中的数据挖掘和分析的意义、方法以及未来发展方向。
一、数据挖掘和分析的意义在软件工程领域，数据是一种宝贵的资源。
通过数据挖掘和分析，软件工程师可以从大量的数据中发现有价值的信息，进而帮助企业制定决策、改进产品和服务质量，提升用户体验。
数据挖掘和分析可以帮助软件工程师发现隐含的模式、关联、异常和趋势，为问题解决提供重要参考。
此外，数据挖掘和分析还可以帮助软件工程师预测未来的趋势和行为，为业务发展提供科学依据。
二、数据挖掘和分析的方法1. 数据预处理数据预处理是数据挖掘和分析的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等操作。
数据预处理的目的是提高数据的质量，减少数据挖掘过程中的误差和干扰。
2. 数据挖掘算法在数据预处理之后，软件工程师可以选择合适的数据挖掘算法来分析数据。
常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则、异常检测和预测等。
软件工程师可以根据问题的特点选择合适的算法，并对算法进行参数调整和优化。
3. 数据可视化数据可视化是将分析结果以图表、图像或动画等形式展示给用户的过程。
通过数据可视化，软件工程师可以更直观地理解和解释数据挖掘的结果，从而提高决策效果和工作效率。
三、数据挖掘和分析的未来发展方向1. 深度学习在数据挖掘中的应用深度学习是人工智能领域的热门技术之一，它能够模拟人类大脑的神经网络结构，实现对大规模复杂数据的高效处理。
未来，深度学习将在软件工程领域的数据挖掘和分析中发挥更重要的作用，实现更精确、更准确的数据分析和决策支持。
2. 异常检测和安全性保障随着网络安全威胁的不断增加，软件工程师对数据挖掘和分析在异常检测和安全性保障方面的应用需求也在增加。
未来，数据挖掘和分析技术将与网络安全技术紧密结合，为企业和个人提供更强大的安全防护措施。
数据挖掘工程师的明年的工作规划和计划数据挖掘工程师的明年工作规划和计划随着大数据时代的到来，数据挖掘工程师的角色变得越来越重要。
在未来一年，作为数据挖掘工程师，我们需要定制明确的工作规划和计划来应对不断发展和变化的领域。
本文将探讨明年数据挖掘工程师的工作重点、技能培养和职业发展等方面。
一、工作重点作为数据挖掘工程师，我们明年的工作重点应聚焦于以下几个方面：1.数据采集和清洗：数据是挖掘分析的基础，明年我们需要更加注重数据的采集和清洗。
通过构建高效的数据采集机制和优化数据清洗流程，确保数据质量和准确性，为后续的数据挖掘工作打下坚实的基础。
2.算法开发和模型构建：数据挖掘工程师需要具备扎实的机器学习和数据分析基础知识，明年我们应不断学习和掌握新的算法和模型构建技术。
同时，合理选择和应用已有的算法和模型，提高挖掘效果和准确性。
3.可视化和报告呈现：数据挖掘的结果需要向非技术人员和决策者进行呈现和解释。
明年我们需要提升可视化和报告撰写的能力，通过直观的图表和清晰的解释，将复杂的分析结果转化为可理解的信息，为决策提供支持和指导。
二、技能培养为了更好地完成明年的工作规划，作为数据挖掘工程师，我们需要不断提升自身的技能和知识储备。
以下是几个关键的技能培养方向：1.深入学习机器学习和数据挖掘算法：学习和掌握机器学习和数据挖掘的基本原理和常用算法，如决策树、支持向量机、聚类算法等。
通过实践项目和参与竞赛，不断提高算法开发和模型构建的能力。
2.提升编程和数据处理能力：作为数据挖掘工程师，编程和数据处理是必备的技能。
能够熟练使用Python、R等编程语言进行数据分析和处理，熟悉SQL等数据库语言，掌握大数据处理框架如Hadoop和Spark等，对于工作的效率和准确性都具有重要意义。
3.加强沟通和团队协作能力：数据挖掘工程师通常需要与团队成员、业务人员和管理层进行高效沟通。
在明年的工作计划中，我们应注重沟通和团队协作能力的培养，通过参与项目和团队活动，提高与他人协作的能力和有效沟通的技巧。
农业分析中的数据挖掘技术随着科技的迅猛发展，数据挖掘技术在各个领域得到广泛应用，农业也不例外。
数据挖掘技术可以帮助农业行业进行决策分析、优化资源配置、提高产量和质量，并且对农业可持续发展起到积极作用。
本文将探讨农业分析中的数据挖掘技术，包括数据源、方法和应用。
一、数据源农业分析的数据源主要包括农产品市场情况、气象数据、土壤质量、农作物生长监测等。
这些数据可以通过多种途径收集到，包括传感器、遥感、物联网等。
其中，气象数据可以通过气象站和气象卫星获取，土壤质量可以通过土壤采样与分析得到，农作物生长监测可以通过图像处理和机器视觉技术实现。
二、方法数据挖掘技术在农业分析中有多种方法，包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。
聚类分析是将具有相似特征的样本归为一类，可以帮助农业行业根据农产品市场需求将农产品进行分类，并制定相应的销售策略。
分类分析是进行农产品质量等级划分的一种方法，可以帮助农业行业对农产品进行质量监测和评估。
关联规则挖掘是发现数据集中不同属性之间的关联关系，可以帮助农业行业了解不同因素对农作物生长的影响，进而优化农作物种植计划。
三、应用数据挖掘技术在农业分析中有许多应用，包括农产品市场预测、农作物生长预测、病虫害监测等。
农产品市场预测可以通过分析历史数据和市场需求来预测农产品的价格和销售情况，农业行业可以根据预测结果做出合理的销售策略。
农作物生长预测可以通过分析气象数据和土壤质量等因素来预测农作物的生长情况，农业行业可以根据预测结果合理安排种植和施肥计划。
病虫害监测可以通过分析农作物生长监测数据和病虫害历史数据来监测农作物的病虫害情况，农业行业可以采取相应措施进行防治。
四、数据挖掘技术的优势数据挖掘技术在农业分析中具有许多优势。
首先，它可以从大量的数据中发现隐藏的信息和规律，帮助农业行业做出更准确的决策。
其次，数据挖掘技术可以提高工作效率，节省人力成本。
再次，它可以提供科学依据，推动农业可持续发展。
大数据的挖掘随着科技的不断发展，大数据已经成为现代社会中不可忽视的一个重要组成部分。
大数据的挖掘为人们提供了深入了解客观世界的机会，帮助人们做出更明智的决策，进而推动社会的进步与发展。
本文将介绍大数据挖掘的定义、应用领域以及其中的挑战和未来发展方向。
一、定义大数据挖掘是指利用各种技术和工具对庞大的数据集进行分析，以发现隐藏在数据背后的规律、趋势和价值信息的过程。
这些数据可以来自于各种来源，包括社交媒体、传感器、数据采集设备等等。
通过对这些数据进行分析和挖掘，我们可以从中提取出有用的信息和知识，以支持决策、发现新的业务机会、改进产品和服务等。
二、应用领域大数据挖掘在众多领域都有广泛的应用，以下为几个典型的应用领域：1. 商业和市场营销：通过对大量的市场数据进行挖掘和分析，企业可以更好地了解消费者的需求和偏好，进而制定更精准的市场营销策略，提高销售额和市场份额。
2. 金融服务：金融机构可以利用大数据挖掘技术来预测市场趋势、评估风险、进行欺诈检测等，以提高投资决策的准确性和效率。
3. 医疗保健：医疗机构可以通过对患者的大数据进行分析，识别出与疾病相关的模式和变量，从而提供更精确的诊断和治疗方案。
4. 城市规划：政府部门可以利用大数据挖掘技术来分析城市的交通流量、能源消耗、环境污染等数据，制定更科学、高效的城市规划方案。
三、挑战与未来发展方向尽管大数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，但其面临着一些挑战和难题。
1. 数据质量：大数据的质量往往存在问题，包括数据的准确性、完整性以及数据清洗和集成的困难等。
因此，如何保证挖掘出的结果的准确性和可靠性是一个重要的挑战。
2. 隐私保护：大数据的挖掘过程中涉及到大量的个人隐私信息，如何确保数据的安全性和隐私保护是一个亟待解决的问题。
3. 技术和人才需求：大数据挖掘依赖于各种技术和工具，而这些技术和工具的不断更新和发展对从业人员的技术水平和知识储备提出了更高的要求。
未来，大数据挖掘将继续发展和演进，其中的一些方向可能包括：1. 深度学习和人工智能的应用：将深度学习和人工智能与大数据挖掘相结合，可以更好地处理复杂的数据分析任务，提高数据挖掘的效率和准确性。
数据挖掘的发展趋势及未来的研究方向一、数据挖掘简介近十几年来，信息数据增长之巨大已到了令人咂舌地步，大型数据库、数据仓库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等。
于是，我们又面临了新的问题：如何从中及时发现有用的知识，提高信息利用率？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据只能成为包袱，甚至垃圾。
因此，数据挖掘技术应运而生。
我们可以把数据挖掘理解为：数据挖掘就是从海量的数据（包括结构化和非结构化）中挖掘出隐含在其中的、事先不为人知的、潜在的、有用信息和知识的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，是用户感兴趣的、可理解、可运用的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的功能数据挖掘综合了各个学科技术，有很多的功能，当前主要功能如下：（1）分类：按照分析对象的属性、特征，建立不同的组类来描述事物。
例如：银行部门根据以前的数据将客户分成了不同的类别，现在就可以根据这些来区分新申请贷款的客户，以采取相应的贷款方案。
（2）聚类：识别出分析对内在的规则，按照这些规则把对象分成若干类。
例如：将申请人分为高度风险申请者，中度风险申请者，低度风险申请者。
（3）关联规则和序列模式的发现：关联是某种事物发生时其他事物会发生的这样一种联系。
例如：每天购买尿布的人也有可能购买啤酒，比重有多大，可以通过关联的支持度和可信度来描述。
与关联不同，序列是一种纵向的联系。
例如：今天银行调整利率，明天股市的变化。
（4）预测：把握分析对象发展的规律，对未来的趋势做出预见。
例如：对未来经济发展的判断。
（5）偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。
例如：在银行的100万笔交易中有500例的欺诈行为，银行为了稳健经营，就要发现这500例的内在因素，减小以后经营的风险。
需要注意的是：数据挖掘的各项功能不是独立存在的，在数据挖掘中互相联系，发挥作用。
数据挖掘方法及其应用研究数据挖掘是一种从大量数据中自动发掘出有用信息的技术，对于信息化时代的企业而言，数据挖掘技术的应用已经成为了提高业务水平和核心竞争力的必备手段。
本文将从数据挖掘的方法、应用以及研究方面进行探讨。
一、数据挖掘的方法数据挖掘的方法主要是基于数据分析和机器学习的，其中数据分析主要包括关联规则和分类预测等。
首先，关联规则挖掘是指在数据集中发掘出事物之间的关联性，比如“如果顾客购买了巧克力，那么他们很有可能也会购买口香糖”，而分类预测则是对数据进行分类，比如“根据用户的浏览记录，预测他们最可能会购买哪些商品”。
而机器学习是数据挖掘的核心技术，它是一种通过数据自我修正以提高性能的方法。
常见的机器学习方法包括决策树、神经网络以及聚类等。
决策树是一种用于分类和预测的树形结构，它将数据以节点的形式进行分类，直到数据达到叶节点，从而做出相应的决策；神经网络则是通过构建一种类比于人类大脑的模型来识别模式，进行分类或预测；而聚类则是在数据集中查找相似之处并将数据分组的方法。
二、数据挖掘的应用数据挖掘技术在各行各业的应用越来越广泛，比如在金融行业中常用于信用评估、欺诈检测以及风险管理等方面。
在零售业中，数据挖掘技术可以用于用户行为分析及商品推荐，以此提高销售额和用户忠诚度。
而在医疗领域，数据挖掘技术则可以用来提高早期预警、疾病诊断和药物研发等方面的能力。
此外，数据挖掘技术在交通、安全、舆情监测及人工智能等领域也发挥着越来越重要的作用。
三、数据挖掘的研究在数据挖掘的研究方面，目前有诸多的挑战。
首先，各类数据源的结构化程度参差不齐，挖掘数据的质量和有效性面临着较大的挑战。
其次，代表性和可扩展性是数据挖掘领域中的两大难点，它们影响着数据挖掘结果的可靠性和准确性。
另外，数据挖掘算法的集成和融合也是研究方向之一，通过多种算法的组合和协同来解决特定问题，进一步提高数据挖掘的效率和准确性。
最后，隐私保护和信息安全问题也是需要重点关注的研究方向，保障数据隐私的同时，也使得挖掘结果更加可靠。
大数据专业考研方向有哪些在当今信息化浪潮下，大数据技术的应用已经逐渐成为各行各业必备的技能。
因此，越来越多的学生选择深造大数据专业，而考研则成为他们提升专业水平的一个重要途径。
那么，究竟大数据专业考研有哪些方向呢？数据挖掘方向首先，数据挖掘是大数据专业中的一个重要方向。
数据挖掘是指从大量数据中发现规律、模式和趋势的过程。
考研生选择数据挖掘方向，可以学习数据预处理、模型构建、特征选取等技术，培养自己对数据进行深入分析和挖掘的能力。
大数据分析方向另外，大数据分析也是大数据专业考研的一个热门方向。
大数据分析是指利用大数据技术和工具对数据进行全面、系统地分析，以获取有价值的信息和洞察。
考研生选择大数据分析方向，将学习数据可视化、数据建模、数据分析算法等知识，为未来从事数据分析工作打下坚实基础。
大数据应用方向此外，大数据应用也是大数据专业考研的一个重要方向。
大数据应用是指将大数据技术应用于实际场景中，解决实际问题或优化业务流程。
考研生选择大数据应用方向，将学习数据处理、数据管理、系统实现等技术，培养自己将大数据技术应用于实际业务中的能力。
大数据安全与隐私方向最后，大数据安全与隐私也是大数据专业考研的一个重要方向。
随着大数据技术的发展，数据安全和隐私保护变得愈发重要。
考研生选择大数据安全与隐私方向，将学习数据加密、数据授权、安全漏洞分析等技术，为保护大数据安全和隐私提供技术支持。
总之，大数据专业考研有诸多方向可供选择，每个方向都有其独特的特点和发展前景。
希望考生在选择考研方向时，根据自身兴趣和职业规划做出明智的选择，努力学习，提升自己的专业技能，为将来的发展打下坚实的基础。
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言随着信息技术的高速发展，大数据已经成为了新时代的基石。
数据挖掘技术作为从海量数据中提取有价值信息的重要手段，其在各行各业的应用愈发广泛。
本文旨在探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。
二、数据挖掘研究现状1. 技术发展数据挖掘技术已经历了多年的发展，从传统的统计方法、机器学习算法，到现今的深度学习、人工智能算法，其技术手段不断更新迭代。
目前，数据挖掘技术已经能够处理结构化、半结构化乃至非结构化的数据，为各行业提供了强大的数据支持。
2. 应用领域数据挖掘的应用领域十分广泛，包括但不限于金融、医疗、教育、商业等领域。
在金融领域，数据挖掘被用于风险评估、股票预测等；在医疗领域，数据挖掘帮助实现疾病预测、基因分析等；在教育领域，数据挖掘为个性化教学、学生评估等提供了有力支持。
3. 研究挑战尽管数据挖掘技术取得了显著的进步，但仍面临一些挑战。
首先是数据的质量和数量问题，大数据环境下如何保证数据的准确性和有效性是一个亟待解决的问题。
其次，算法的复杂性和计算成本也是研究者们需要面对的挑战。
此外，数据隐私和安全问题也是阻碍数据挖掘技术发展的关键因素。
三、发展趋势1. 技术进步未来，随着人工智能、机器学习等技术的进一步发展，数据挖掘技术将更加成熟。
深度学习、强化学习等新兴算法将更深入地应用于数据挖掘中，使得数据处理的速度和准确性得到进一步提升。
2. 多源异构数据处理随着物联网、传感器等技术的发展，多源异构数据的处理将成为数据挖掘的重要方向。
如何从不同来源、不同格式的数据中提取有价值的信息，将是未来研究的重点。
3. 隐私保护与安全随着数据安全意识的提高，如何在保护个人隐私的前提下进行数据挖掘将是未来的一个重要发展方向。
通过采用加密技术、隐私保护算法等手段，实现数据的匿名化和加密处理，同时确保数据的完整性和准确性。
4. 跨界融合与应用创新随着各行业的数字化转型，数据挖掘将与其他领域的技术进行深度融合，如与区块链、云计算等技术的结合，将进一步推动各行业的创新发展。
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言数据挖掘（Data Mining）是一门综合了统计学、机器学习、数据库技术等多个学科的交叉学科，它旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。
随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术已经成为了许多领域的重要研究课题。
本文将探讨数据挖掘的当前研究现状以及其未来的发展趋势。
二、数据挖掘的研究现状1. 国内外研究现状国内在数据挖掘领域的研究起步较晚，但近年来发展迅速。
国内学者在数据挖掘算法、应用领域等方面取得了许多重要成果。
同时，政府和企业对数据挖掘的重视程度不断提高，推动了相关领域的发展。
国外在数据挖掘领域的研究起步较早，已经形成了较为完善的理论体系和实际应用。
许多国际知名的学术会议和期刊都设有数据挖掘专区，为研究者提供了交流和学习的平台。
2. 主要研究方向目前，数据挖掘的主要研究方向包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。
分类和聚类是数据挖掘中最常用的两种方法，用于对数据进行分类和分组。
关联规则挖掘则是从大量数据中找出项集之间的关联关系。
时序分析则主要用于对时间序列数据进行预测和分析。
此外，还有一些新兴的研究方向，如深度学习在数据挖掘中的应用等。
三、数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域非常广泛，包括金融、医疗、电商、物流等众多领域。
在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、欺诈检测等；在医疗领域，可以用于疾病诊断、患者管理等方面；在电商和物流领域，可以用于推荐系统、路线规划等。
此外，数据挖掘还可以应用于能源、农业等领域。
四、数据挖掘的发展趋势1. 技术发展随着技术的不断发展，数据挖掘将更加注重人工智能和机器学习技术的应用。
深度学习等新兴技术将进一步推动数据挖掘的发展，使其能够处理更加复杂的数据和提取更加有价值的信息。
同时，随着云计算和大数据技术的发展，数据挖掘将更加注重数据的实时性和高效性。
2. 跨学科融合未来，数据挖掘将更加注重跨学科融合。
与统计学、机器学习、数据库技术等学科的交叉融合将更加紧密，形成更加完善的理论体系和实际应用。
数据挖掘需要具备基础知识1■数据挖掘从业人员的愿景：数据挖掘就业的途径从我看来有以下几种，（注意：本文所说的数据挖掘不包括数据仓库或数据库管理员的角色）。
A:做科研（在高校、科研单位以及大型企业，主要研究算法、应用等）B :做程序开发设计（在企业做数据挖掘及其相关程序算法的实现等）C:数据分析师（在存在海量数据的企事业单位做咨询、分析等）2■数据挖掘从业人员切入点：根据上面的从业方向倒序并延伸来说说需要掌握的技能。
C,数据分析师：需要有深厚的数理统计基础，可以不知道人工智能和计算机编程等相关技术，但是需要熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具。
从这个方面切入数据挖掘领域的话你需要学习《数理统计》、《概率论》、《统计学习基础：数据挖掘、推理与预测》、《金融数据挖掘》，《业务建模与数据挖掘》、《数据挖掘实践》等，当然也少不了你使用的工具的对应说明书了，女口SPSS SAS 等厂商的《SAS数据挖掘与分析》、《数据挖掘Clementine应用实务》、《EXCEL 2007数据挖掘完全手册》等，如果多看一些如《中文版数据挖掘原理》等书籍那就更好了。
B,程序设计开发：主要是实现数据挖掘现有的算法和研发新的算法以及根据实际需要结合核心算法做一些程序开发实现工作。
要想扮演好这个角色，你不但需要熟悉至少一门编程语言如（C,C++,Java,Delphi等）和数据库原理和操作，对数据挖掘基础课程有所了解，读过《数据挖掘概念与技术》（韩家炜著）、《人工智能及其应用》。
有一点了解以后，如果对程序比较熟悉的话并且时间允许，可以寻找一些开源的数据挖掘软件研究分析，也可以参考如《数据挖掘：实用机器学习技术及Java实现》等一些教程。
A.做科研：这里的科研相对来说比较概括，属于技术型的相对高级级别，也是B，C的归宿，那么相应的也就需要对B、C的必备基础知识了。
可能之后不会续写一篇《数据挖掘进阶》了，这边大概说一下B和C的进一步要求：B当前主要包括如下方向：企业数据挖掘、Web数据挖掘、空间数据挖掘、多媒体数据挖掘等等；C当前主要应用于：电信CRM、金融、咨询业等等；最后说一下大家有必要熟悉数据挖掘工具：Google，或许你也可以搜索到这篇文章，当然也可以搜索到人才招聘的相关职位需求以及其他资料，一如你当初搜索到DMResearch —样。
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。
⑴■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Bus iness An alytics and Business Intelligenee 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 Compa ni》n 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 Intelligenee，ICDM 等等；还有数据挖掘相关领域期刊：ACM Tran sactio ns on Kn owledge Discovery fromData, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering Journal ofMachine Learning Research Homepage IEEE Xplore: Pattern Analysis andMach ine In tellige nee, 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 miningmyrrix 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《Mach ine Lear ning: A Probabilistic Perspective《Scali ng up Mach ineLearning : Parallel and Distributed Approache s《Data Mining Using SASEnterprise Miner: A Case Study Approach《Python for Data Analysis》等。
三、以下是通信行业数据挖掘工程师的工作感受。
真正从数据挖掘项目实践的角度讲，沟通能力对挖掘的兴趣爱好是最重要的，有了爱好才可以愿意钻研，有了不错的沟通能力，才可以正确理解业务问题，才能正确把业务问题转化成挖掘问题，才可以在相关不同专业人才之间清楚表达你的意图和想法，取得他们的理解和支持。
所以我认为沟通能力和兴趣爱好是个人的数据挖掘的核心竞争力，是很难学到的；而其他的相关专业知识谁都可以学，算不上个人发展的核心竞争力。
说到这里可能很多数据仓库专家、程序员、统计师等等都要扔砖头了，对不起，我没有别的意思，你们的专业对于数据挖掘都很重要，大家本来就是一个整体的，但是作为单独一个个体的人来说，精力有限，时间有限，不可能这些领域都能掌握，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧（从另外的一个极端的例子，我们可以看，比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。
这其中他虽然不懂数据仓库，但是简单的Excel就足以胜任高打6万个样本的数据处理；他虽然不懂专业的展示展现技能，但是只要他自己看的懂就行了，这就无需什么展示展现；前面说过，统计技能是应该掌握的，这对一个人的迷你项目很重要；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目，单纯的一个数据仓库专家、单纯的一个程序员、单纯的一个展示展现技师、甚至单纯的一个挖掘技术专家，都是无法胜任的）。
这从另一个方面也说明了为什么沟通能力的重要，这些个完全不同的专业领域，想要有效有机地整合在一起进行数据挖掘项目实践，你说没有好的沟通能力行吗？数据挖掘能力只能在项目实践的熔炉中提升、升华，所以跟着项目学挖掘是最有效的捷径。
国外学习挖掘的人都是一开始跟着老板做项目，刚开始不懂不要紧，越不懂越知道应该学什么，才能学得越快越有效果。
我不知道国内的数据挖掘学生是怎样学的，但是从网上的一些论坛看，很多都是纸上谈兵，这样很浪费时间，很没有效率。
另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI 只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的，比如很多大学都有些相关的挖掘课题、挖掘项目，但都比较分散，而且都是处于摸索阶段，但是我相信数据挖掘在中国一定是好的前景，因为这是历史发展的必然。
