如何系统地学习数据挖掘，如何快速学习数据分析？

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1. 统计学、数据、机器学习。

至于数学，我会在大学课堂上学一些，如果是数学科学专业，我会学得更深。 至于统计学知识，还是要锻炼头脑的。

2. 编辑。

如果你想有专业水平，从编程基础到端到端开发，一些技术语言，如R、Python，以及一些商业软件SAS、SPSS等，以及深入的互动学习，你至少精通几个，其他一些是首选。

扩展信息：什么是数据分析？

数据分析是指对收集到的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，然后对数据进行详细研究和总结的过程。 在实践中，数据分析可以帮助管理者做出判断和决策，以便他们能够采取适当的策略和行动。

数据分析包括“数据”和“分析”两个方面：一个是数据的处理和分类，另一个是分析数据，从中提取有价值的信息，从车链中提炼出有价值的信息，得出对扬帆呐喊业务有帮助的结论。

1.SQL（数据库），我们都知道数据分析师每天都要处理海量数据，这些数据**数据库，那么如何从数据库中获取数据，如何建立两表三表的关系，如何获取你想要的具体数据等等，这些数据选择问题是你首要考虑的问题，而这些问题都是由SQL解决的， 所以SQL是数据分析最基本的技能。

2.统计的基础，数据分析的前提是要对数据有感知，如何收集数据，数据的整体分布是什么，如果有时间维度，随时间的变化是什么，数据的平均值是多少，数据的最大值和最小值是多少，数据的相关性和回归性， 时间序列分析等。

或者说r的基础，是必备的，也是加分项，是数据挖掘方向的必备，语言比工具更灵活实用。

编程语言、数据结构和算术、操作系统和网络编程（数据库DAO问得比较少），前两部分都很重要！

机器学习非常流行，我了解机器学习主要有三个方向（根据岗位要求）：数据挖掘、自然语言处理和深度学习。

数据挖掘主要有搜索整理、反作弊、个性化推荐、信用评价等; 自然语言处理主要是分词、词性分析等; 深度学习主要是语音和图像识别。

个人建议如下：

第一阶段：掌握数据挖掘的基本概念和方法。 首先，对数据挖掘的概念有所了解，掌握基本算法，如分类算法、聚类算法、协同过滤算法等。

第二阶段：大数据时代的主数据挖掘和分布式处理算法。 现在我们已经进入了大数据时代，传统的数据挖掘算法已经不再适用了。

第 3 阶段：使用 Hadoop 进行大数据挖掘。 Hadoop 有一个 mahout 组件，它包含几乎所有的数据挖掘算法，包括分类、聚类、关联规则等。

此外，数据挖掘是数据库技术、人工智能技术、机器学习技术、统计学习理论、数据可视化等一系列技术的综合，所以要想学好数据挖掘，还必须了解这些技术。

建议先阅读浙江大学王灿老师的数据挖掘课程，然后在网上搜索。

基础方法很多，比如：决策树、支持向量机、贝叶斯方法、神经网络方法等，还有相关的数据挖掘书籍，里面有很多详细的算法。 我手里有一本，刚借来的，如果你需要，我可以推荐给你。