上一篇文章已经跟大家介绍过《数据分析综述》，相信大家对数据分析都有一个清楚的认识。下面我讲一下数据分析中比较重要的一环：数据挖掘的学习路径。
一、数据挖掘的重要组成
一开始可能大家对数据挖掘还很陌生，有点无从下手的感觉。不用担心，接下来听我讲解就行。
想象一下，茫茫的大海上，孤零零地屹立着钻井，想要从大海中开采出宝贵的石油。对于普通人来说，大海是很难感知的，就更不用说找到宝藏了。但对于熟练的石油开采人员来说，大海是有坐标的。他们对地质做勘探，分析地质构造，从而发现哪些地方更可能有石油。然后用开采工具，进行深度挖掘，直到打到石油为止。
大海、地质信息、石油对开采人员来说就是数据源、地理位置、以及分析得到的结果。而我们要做的数据挖掘工作，就好像这个钻井一样，通过分析这些数据，从庞大的数据中发现规律，找到宝藏。
二、数据挖掘的基本流程
数据挖掘主要分为下面6个流程：
- 商业理解：数据挖掘不是我们的目的，我们的目的是更好地帮助业务，所以第一步我们要从商业的角度理解项目需求，在这个基础上，再对数据挖掘的目标进行定义。
- 数据理解：尝试收集部分数据，然后对数据进行探索，包括数据描述、数据质量验证等。这有助于你对收集的数据有个初步的认知。
- 数据准备：开始收集数据，并对数据进行清洗、数据集成等操作，完成数据挖掘前的准备工作。
- 模型建立：选择和应用各种数据挖掘模型，并进行优化，以便得到更好的分类结果。
- 模型评估：对模型进行评价，并检查构建模型的每个步骤，确认模型是否实现了预定的商业目标。
- 上线发布：模型的作用是从数据中找到金矿，也就是我们所说的“知识”，获得的知识需要转化成用户可以使用的方式，呈现的形式可以是一份报告，也可以是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。数据挖掘结果如果是日常运营的一部分，那么后续的监控和维护就会变得重要。
三、数据挖掘的十大算法
在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织 ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）评选出了十大经典的算法。
算法可以说是数据挖掘的灵魂，也是最精华的部分。看完上面的介绍，相信大家对十大算法有一个初步的了解，具体内容不理解没有关系，后面我会详细给大家进行讲解。
四、数据挖掘的数学原理
之前已经提到过，学好数据分析，数据基础是必须的。那是因为数据挖掘中的经典算法，如果不了解概率论和数理统计，是很难掌握算法的本质；如果不懂线性代数，就很难理解矩阵和向量运作在数据挖掘中的价值；如果没有最优化方法的概念，就对迭代收敛理解不深。所以说，想要更深刻地理解数据挖掘的方法，就非常有必要了解它后背的数学原理。
1. 概率论与数理统计
概率论在我们上大学的时候，基本上都学过，不过大学里老师教的内容，偏概率的多一些，统计部分讲得比较少。在数据挖掘里使用到概率论的地方就比较多了。比如条件概率、独立性的概念，以及随机变量、多维随机变量的概念。
2. 线性代数
向量和矩阵是线性代数中的重要知识点，它被广泛应用到数据挖掘中，比如我们经常会把对象抽象为矩阵的表示，一幅图像就可以抽象出来是一个矩阵，我们也经常计算特征值和特征向量，用特征向量来近似代表物体的特征。这个是大数据降维的基本思路。
3. 图论
社交网络的兴起，让图论的应用也越来越广。人与人的关系，可以用图论上的两个节点来进行连接，节点的度可以理解为一个人的朋友数。我们都听说过人脉的六度理论，在 Facebook 上被证明平均一个人与另一个人的连接，只需要 3.57 个人。当然图论对于网络结构的分析非常有效，同时图论也在关系挖掘和图像分割中有重要的作用。
4. 最优化方法
最优化方法相当于机器学习中自我学习的过程，当机器知道了目标，训练后与结果存在偏差就需要迭代调整，那么最优化就是这个调整的过程。一般来说，这个学习和迭代的过程是漫长、随机的。最优化方法的提出就是用更短的时间得到收敛，取得更好的效果
五、总结
下图是数据挖掘的知识清单，也是对本文内容的一个总结。
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