1、统计知识

       在做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我们做数据挖掘的话，就要重视数学知识，数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。

2、概率知识

       而朴素贝叶斯算法需要概率方面的知识，SKM算法需要高等代数或者区间论方面的知识。当然，我们可以直接套模型，R、Python这些工具有现成的算法包，可以直接套用。但如果我们想深入学习这些算法，最好去学习一些数学知识，也会让我们以后的路走得更顺畅。我们经常会用到的语言包括Python、JAVA、C或者C++，我自己用Python或者Java比较多。有时用MapReduce写程序，再用Hadoop或者Hyp来处理数据，如果用Python的话会和Spark相结合。

3、数据挖掘的数据类型

       那么可以挖掘的数据类型都有什么呢?关系数据库、数据仓库、事务数据库、空间数据库、时间序列数据库、文本数据库和多媒体数据库。关系数据库就是表的集合，每个表都赋予一个唯一的名字。每个表包含一组属性列或字段，并通常存放大量元组，比如记录或行。关系中的每个元组代表一个被唯一关键字标识的对象，并被一组属性值描述。

4、数据仓库

       什么是数据仓库呢?数据仓库就是通过数据清理、数据变换、数据集成、数据装入和定期数据刷新构造 。数据挖掘的工作内容是什么呢?数据分析更偏向统计分析，出图，作报告比较多，做一些展示。数据挖掘更偏向于建模型。比如，我们做一个电商的数据分析。万达电商的数据非常大，具体要做什么需要项目组自己来定。电商数据能给我们的业务什么样的推进，我们从这一点入手去思考。我们从中挑出一部分进行用户分群。