数据挖掘必须会编程， 数据挖掘和数据分析不一样，数据分析可以利用一些现成的分析工具完成，但是数据挖掘绝大部分要依赖于编程，在数据挖掘领域常用的编程语言有R、Python、C++、java等，其中最受欢迎的两种语言：1、R；2、python
数据分析转数据挖掘主要有5中方法：1、样本背景分析；2、样本特征行为分析；3.、指标归类分析；4、信度分析；5、效度分析；数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律
数据仓库和数据挖掘的关系，联系在于：1、数据仓库是为了数据挖掘做预准备，数据挖掘可建立在数据仓库之。2、最终目的都为了提升企业的信息化竞争能力。重点分别讲述区别在于：1、目的不同；2、阶段不同；3、处理方式不同。
实验室的数据挖掘有以下几个步骤：1、分类；2、回归分析；3、聚类；4、关联规则；5、特征分析；6、变化和偏差分析；7、Web页挖掘。是指在实验室中，对从野外收集到的样品或岩心等，经过碎样、磨片等处理,然后用化验、光谱分析、显微镜观察等，对地质实体及其属性识别、分离和收集，以取得可进行处理的源数据。
数据挖掘技术及数据的可视化，通过图形、动画等方式展现数据，将属性和维度相结合，通过图表的形式为人们展示相关内容。具体包含 大块：一、与传统数据挖掘技术相比较；二、可视化数据挖掘技术的数据收集方式；三、与传统技术相比存在的优势；四、可视化数据挖掘技术的展现形式。
循序渐进的学习数据挖掘，需要具备6种核心能力：1、基础科学的能力；2、使用分析工具的能力；3、掌握编程语言的能力；4、逻辑思维的能力；5、数据可视化的能力；6、模型评估的能力。
系统的学习数据挖掘，需要从以下几个方面入手：1、学好数学相关课程；2、多关注领域知识；3、掌握泛编程能力，数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
入门轨迹数据挖掘包含以下步骤：1、定义问题；2、建立数据挖掘库；3、分析数据；4、准备数据；5、建立模型；6、评价模型；7、实施数据挖掘就是对于人或者东西运行轨迹，不同点的速度进行数据挖掘。算是数据挖掘的一个具体方向
零基础学习数据挖掘需要掌握的技能有：1、基础科学的能力；2、使用分析工具的能力；3、掌握编程语言的能力；4、逻辑思维的能力；5、数据可视化的能力；6、模型评估的能力。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
进行数据分析方法主要有：1、神经网络方法；2、遗传算法；3、决策树方法；4、粗集方法；5、覆盖正例排斥反例方法；6、统计分析方法；7、模糊集方法；8、回归分析。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
从0开始学习数据挖掘主要分以下几步：1、定义您的业务目标；2、确定您的痛点；3、混合各种数据源，获得更深入的见解；4、清洁数据；5、开发数据发现模型；6、用您的数据讲述故事；7、自动化您的流程；8、使数据可访问。
活动运营的工作主要包括：1）活动前期：通过数据分析，找到本次活动的发力点；活动流程的设计；与产品商量可行性；2）活动中期：出具活动方案；对接设计需求；跟进开发；调动资源进行活动预热；协调活动相关方；活动过程中监控数据并及时调整；3）活动后期：活动收尾工作；活动效果分析和总结；活动效果的放大。
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