這個問題思考了很久，作為過來人談一談，建議在看我這篇回答之前先去了解一下數(shù)據(jù)挖掘的概念和定義。

在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘之前你應(yīng)該明白幾點：

• 數(shù)據(jù)挖掘目前在中國的尚未流行開，猶如屠龍之技。
• 數(shù)據(jù)初期的準(zhǔn)備通常占整個數(shù)據(jù)挖掘項目工作量的70%左右。
• 數(shù)據(jù)挖掘本身融合了統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫和機器學(xué)習(xí)等學(xué)科，并不是新的技術(shù)。
• 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)（相比技術(shù)人員學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)來的更高效）
• 數(shù)據(jù)挖掘適用于傳統(tǒng)的BI（報表、OLAP等）無法支持的領(lǐng)域。
• 數(shù)據(jù)挖掘項目通常需要重復(fù)一些毫無技術(shù)含量的工作。

如果你閱讀了以上內(nèi)容覺得可以接受，那么繼續(xù)往下看。

學(xué)習(xí)一門技術(shù)要和行業(yè)靠攏，沒有行業(yè)背景的技術(shù)如空中樓閣。技術(shù)尤其是計算機領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展是寬泛且快速更替的（十年前做網(wǎng)頁設(shè)計都能成立公司），一般人沒有這個精力和時間全方位的掌握所有技術(shù)細節(jié)。但是技術(shù)在結(jié)合行業(yè)之后就能夠獨當(dāng)一面了，一方面有利于抓住用戶痛點和剛性需求，另一方面能夠累計行業(yè)經(jīng)驗，使用互聯(lián)網(wǎng)思維跨界讓你更容易取得成功。不要在學(xué)習(xí)技術(shù)時想要面面俱到，這樣會失去你的核心競爭力。

一、目前國內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘人員工作領(lǐng)域大致可分為三類。

• 1）數(shù)據(jù)分析師：在擁有行業(yè)數(shù)據(jù)的電商、金融、電信、咨詢等行業(yè)里做業(yè)務(wù)咨詢，商務(wù)智能，出分析報告。
• 2）數(shù)據(jù)挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)里做機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)和分析。
• 3）科學(xué)研究方向：在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機構(gòu)研究新算法效率改進及未來應(yīng)用。

二、說說各工作領(lǐng)域需要掌握的技能。

(1).數(shù)據(jù)分析師

• 需要有深厚的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)，但是對程序開發(fā)能力不做要求。
• 需要熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計分析）工具如SAS）、SPSS、EXCEL、BI工具等。
• 需要對與所在行業(yè)有關(guān)的一切核心數(shù)據(jù)有深入的理解，以及一定的數(shù)據(jù)敏感性培養(yǎng)。
• 經(jīng)典圖書推薦：《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》、《統(tǒng)計學(xué)》推薦David Freedman版、《業(yè)務(wù)建模與數(shù)據(jù)挖掘》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗?、《SAS編程與數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)案例》、《Clementine數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用 》、《Excel 2007 VBA參考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等

(2).數(shù)據(jù)挖掘工程師

• 需要理解主流機器學(xué)習(xí)算法的原理和應(yīng)用。
• 需要熟悉至少一門編程語言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。
• 需要理解數(shù)據(jù)庫原理，能夠熟練操作至少一種數(shù)據(jù)庫（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能夠明白MapReduce的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具更好。
• 經(jīng)典圖書推薦：《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)》、《機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》、《人工智能及其應(yīng)用》、《數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論》、《算法導(dǎo)論》、《Web數(shù)據(jù)挖掘》、《 Python標(biāo)準(zhǔn)庫》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》等。

(3).科學(xué)研究方向

• 需要深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的理論基礎(chǔ)，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 （Apriori和FPTree）、分類算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚類算法 （Kmeans、Spectral Clustering）。目標(biāo)可以先吃透數(shù)據(jù)挖掘10大算法各自的使用情況和優(yōu)缺點。
• 相對SAS、SPSS來說R語言更適合科研人員The R Project for Statistical Computing，因為R軟件是完全免費的，而且開放的社區(qū)環(huán)境提供多種附加工具包支持，更適合進行統(tǒng)計計算分析研究。雖然目前在國內(nèi)流行度不高，但是強烈推薦。
• 可以嘗試改進一些主流算法使其更加快速高效，例如實現(xiàn)Hadoop平臺下的SVM云算法調(diào)用平臺--web 工程調(diào)用hadoop集群。
• 需要廣而深的閱讀世界著名會議論文跟蹤熱點技術(shù)。如KDD，ICML，IJCAI，Association for the Advancement of Artificial Intelligence，ICDM 等等；還有數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)領(lǐng)域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage，IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。
• 可以嘗試參加數(shù)據(jù)挖掘比賽培養(yǎng)全方面解決實際問題的能力。如Sig KDD ，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。
• 可以嘗試為一些開源項目貢獻自己的代碼，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等（具體可以在SourceForge或GitHub.上發(fā)現(xiàn)更多好玩的項目）。
• 經(jīng)典圖書推薦：《機器學(xué)習(xí)》 《模式分類》《統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的本質(zhì)》《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱脵C器學(xué)習(xí)技術(shù)》《R語言實踐》，英文素質(zhì)是科研人才必備的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。

三、以下是個人對數(shù)據(jù)挖掘崗位的感受

真正從數(shù)據(jù)挖掘項目實踐的角度講，溝通能力對挖掘的興趣愛好是最重要的，有了愛好才可以愿意鉆研，有了不錯的溝通能力，才可以正確理解業(yè)務(wù)問題，才能正確把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化成挖掘問題，才可以在相關(guān)不同專業(yè)人才之間清楚表達你的意圖和想法，取得他們的理解和支持。所以我認為溝通能力和興趣愛好是個人的數(shù)據(jù)挖掘的核心競爭力，是很難學(xué)到的；而其他的相關(guān)專業(yè)知識誰都可以學(xué)，算不上個人發(fā)展的核心競爭力。

說到這里可能很多數(shù)據(jù)倉庫專家、程序員、統(tǒng)計師等等都要扔磚頭了，對不起，我沒有別的意思，你們的專業(yè)對于數(shù)據(jù)挖掘都很重要，大家本來就是一個整體的，但是作為多帶帶一個個體的人來說，精力有限，時間有限，不可能這些領(lǐng)域都能掌握，在這種情況下，選擇最重要的核心，我想應(yīng)該是數(shù)據(jù)挖掘技能和相關(guān)業(yè)務(wù)能力吧（從另外的一個極端的例子，我們可以看， 比如一個迷你型的挖掘項目，一個懂得市場營銷和數(shù)據(jù)挖掘技能的人應(yīng)該可以勝任。這其中他雖然不懂?dāng)?shù)據(jù)倉庫，但是簡單的Excel就足以勝任高達6萬個樣本的數(shù)據(jù)處理；他雖然不懂專業(yè)的展示展現(xiàn)技能，但是只要他自己看的懂就行了，這就無需什么展示展現(xiàn)；前面說過，統(tǒng)計技能是應(yīng)該掌握的，這對個人的迷你項目很重要；他雖然不懂編程，但是專業(yè)挖掘工具和挖掘技能足夠讓他操練的；這樣在迷你項目中，一個懂得挖掘技能和市場營銷業(yè)務(wù)能力的人就可以圓滿完成了，甚至在一個數(shù)據(jù)源中根據(jù)業(yè)務(wù)需求可以無窮無盡的挖掘不同的項目思路，試問就是這個迷你項目，單純的一個數(shù)據(jù)倉庫專家、單純的一個程序員、單純的一個展示展現(xiàn)技師、甚至單純的一個挖掘技術(shù)專家，都是無法勝任的）。這從另一個方面也說明了為什么溝通能力的重要，這些個完全不同的專業(yè)領(lǐng)域，想要有效有機地整合在一起進行數(shù)據(jù)挖掘項目實踐，你說沒有好的溝通能力行嗎？

數(shù)據(jù)挖掘能力只能在項目實踐的熔爐中提升、升華，所以跟著項目學(xué)挖掘是最有效的捷徑。國外學(xué)習(xí)挖掘的人都是一開始跟著老板做項目，剛開始不懂不要緊，越不懂越知道應(yīng)該學(xué)什么，才能學(xué)得越快越有效果。我不知道國內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)W生是怎樣學(xué)的，但是從網(wǎng)上的一些論壇看，很多都是紙上談兵，這樣很浪費時間，很沒有效率。

另外現(xiàn)在國內(nèi)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的概念都很混亂，很多BI只是局限在報表的展示和簡單的統(tǒng)計分析，卻也號稱是數(shù)據(jù)挖掘；另一方面，國內(nèi)真正規(guī)模化實施數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)是屈指可數(shù)（銀行、保險公司、移動通訊），其他行業(yè)的應(yīng)用就只能算是小規(guī)模的，比如很多大學(xué)都有些相關(guān)的挖掘課題、挖掘項目，但都比較分散，而且都是處于摸索階段，但是我相信數(shù)據(jù)挖掘在中國一定是好的前景，因為這是歷史發(fā)展的必然。

四、成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的技能圖

人一能之，己十之；人十能之，己千之。果能此道矣，雖愚，必明；雖柔，必強。與君共勉。

作為有著兩三年數(shù)據(jù)科學(xué)從業(yè)經(jīng)驗的過來人，我想結(jié)合自己一些數(shù)據(jù)科學(xué)淺薄的經(jīng)驗來回答這個問題。

從零開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘，首先需要明白數(shù)據(jù)挖掘是做什么的？

百度百科中的定義為：數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程，并且數(shù)據(jù)挖掘橫跨多個領(lǐng)域，涵蓋了統(tǒng)計學(xué)、數(shù)學(xué)、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫等，是一個交叉學(xué)科。

所以，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí)多種知識。

如果是已畢業(yè)工作中的小伙伴，建議先從編程能力實現(xiàn)一些數(shù)據(jù)分析需求來入手。因為工作中可能沒有太大塊的學(xué)習(xí)時間，想在工作的同時學(xué)習(xí)，就要有一定工程能力滿足老板的一些數(shù)據(jù)分析需求。適合數(shù)據(jù)挖掘的語言有編程語言python，以及偏統(tǒng)計的語言R，sas，數(shù)據(jù)采集語言sql等。python的優(yōu)點是工作中懂的開發(fā)人員比較多，比較好溝通，近年來也是很火的語言。推薦的書籍：《跟老齊學(xué)python》，《笨方法學(xué)python》，《利用Python進行數(shù)據(jù)分析》等，網(wǎng)上的課程：

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days

剛才提到實現(xiàn)一些數(shù)據(jù)分析需求也能有助于數(shù)據(jù)挖掘，因為數(shù)據(jù)挖掘除了剛才提到是交叉學(xué)科外，為了能讓項目落地產(chǎn)生價值還需要學(xué)習(xí)我們的業(yè)務(wù)，例如我們的數(shù)據(jù)挖掘是基于金融業(yè)務(wù)的或者電商業(yè)務(wù)的，那么就要學(xué)習(xí)金融業(yè)務(wù)或電商業(yè)務(wù)的相關(guān)知識。那么數(shù)據(jù)分析就是一個鍛煉業(yè)務(wù)敏感度的一個很好的方式。為了讓數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生價值，業(yè)務(wù)經(jīng)驗很重要，這是很多從業(yè)人員比較容易忽略的一個點。

后面進階的話就必須需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和機器學(xué)習(xí)算法了，因為很多的機器學(xué)習(xí)算法乃至深度學(xué)習(xí)都是以數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)理論為基礎(chǔ)。這也是市場上招聘數(shù)據(jù)挖掘工程師、算法工程師、數(shù)據(jù)分析師比較青睞數(shù)學(xué)相關(guān)專業(yè)的人士原因。數(shù)學(xué)推薦書籍：《高等數(shù)學(xué)》，《高等代數(shù)》，《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》等。算法推薦書籍：《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》，周志華的《機器學(xué)習(xí)》

至于大數(shù)據(jù)方面知識的學(xué)習(xí)也是比較重要的，在公司發(fā)展到后期階段積累了比較大數(shù)據(jù)量的時候，也是要學(xué)一些大數(shù)據(jù)挖掘的框架如hadoop和spark等。所以最近也有新的一個崗位大數(shù)據(jù)算法工程師也是要求大數(shù)據(jù)方面的從業(yè)經(jīng)驗。

所以總的路線就是：編程語言=》數(shù)據(jù)分析實踐積累業(yè)務(wù)經(jīng)驗=〉數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和機器學(xué)習(xí)算法=》大數(shù)據(jù)框架。

當(dāng)然每個人背景不一樣，所以學(xué)習(xí)路線都可能不同，但提到的這幾點是個人覺得比較重要的。有不同看法的大牛也歡迎來討論討論。

大數(shù)據(jù)分三大方向10大崗位，可以考慮大數(shù)據(jù)ETL工程師方向

關(guān)注我，我有分享數(shù)據(jù)分析相關(guān)的入門視頻教程，到進階視頻教程，pdf教程+源代碼

數(shù)據(jù)挖掘：What？Why？How？

這個問題思考了很久，作為過來人談一談，建議先看下以前的一些回答。

• 什么是數(shù)據(jù)挖掘？
  
  
• 怎么培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的能力？
  
  
• 如何成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家？
  
  

磨刀不誤砍柴工。在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘之前應(yīng)該明白幾點：

• 數(shù)據(jù)挖掘目前在中國的尚未流行開，猶如屠龍之技。
  
  
• 數(shù)據(jù)初期的準(zhǔn)備通常占整個數(shù)據(jù)挖掘項目工作量的70%左右。
  
  
• 數(shù)據(jù)挖掘本身融合了統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫和機器學(xué)習(xí)等學(xué)科，并不是新的技術(shù)。
  
  
• 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更適合業(yè)務(wù)人員學(xué)習(xí)（相比技術(shù)人員學(xué)習(xí)業(yè)務(wù)來的更高效）
  
  
• 數(shù)據(jù)挖掘適用于傳統(tǒng)的BI（報表、OLAP等）無法支持的領(lǐng)域。
  
  
• 數(shù)據(jù)挖掘項目通常需要重復(fù)一些毫無技術(shù)含量的工作。
  
  

如果你閱讀了以上內(nèi)容覺得可以接受，那么繼續(xù)往下看。

學(xué)習(xí)一門技術(shù)要和行業(yè)靠攏，沒有行業(yè)背景的技術(shù)如空中樓閣。技術(shù)尤其是計算機領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展是寬泛且快速更替的（十年前做網(wǎng)頁設(shè)計都能成立公司），一般人沒有這個精力和時間全方位的掌握所有技術(shù)細節(jié)。但是技術(shù)在結(jié)合行業(yè)之后就能夠獨當(dāng)一面了，一方面有利于抓住用戶痛點和剛性需求，另一方面能夠累計行業(yè)經(jīng)驗，使用互聯(lián)網(wǎng)思維跨界讓你更容易取得成功。不要在學(xué)習(xí)技術(shù)時想要面面俱到，這樣會失去你的核心競爭力。

一、目前國內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘人員工作領(lǐng)域大致可分為三類。

• 1）數(shù)據(jù)分析師：在擁有行業(yè)數(shù)據(jù)的電商、金融、電信、咨詢等行業(yè)里做業(yè)務(wù)咨詢，商務(wù)智能，出分析報告。
  
  
• 2）數(shù)據(jù)挖掘工程師：在多媒體、電商、搜索、社交等大數(shù)據(jù)相關(guān)行業(yè)里做機器學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)和分析。
• 3）科學(xué)研究方向：在高校、科研單位、企業(yè)研究院等高大上科研機構(gòu)研究新算法效率改進及未來應(yīng)用。

二、說說各工作領(lǐng)域需要掌握的技能。

(1).數(shù)據(jù)分析師

• 需要有深厚的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)，但是對程序開發(fā)能力不做要求。
• 需要熟練使用主流的數(shù)據(jù)挖掘（或統(tǒng)計分析）工具如Business Analytics and Business Intelligence Software（SAS）、SPSS、EXCEL等。
• 需要對與所在行業(yè)有關(guān)的一切核心數(shù)據(jù)有深入的理解，以及一定的數(shù)據(jù)敏感性培養(yǎng)。
• 經(jīng)典圖書推薦：《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》、《統(tǒng)計學(xué)》推薦David Freedman版、《業(yè)務(wù)建模與數(shù)據(jù)挖掘》、《數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摗?、《SAS編程與數(shù)據(jù)挖掘商業(yè)案例》、《Clementine數(shù)據(jù)挖掘方法及應(yīng)用 》、《Excel 2007 VBA參考大全》、《IBM SPSS Statistics 19 Statistical Procedures Companion》等。
  
  

(2).數(shù)據(jù)挖掘工程師

• 需要理解主流機器學(xué)習(xí)算法的原理和應(yīng)用。
• 需要熟悉至少一門編程語言如（Python、C、C++、Java、Delphi等）。
• 需要理解數(shù)據(jù)庫原理，能夠熟練操作至少一種數(shù)據(jù)庫（Mysql、SQL、DB2、Oracle等），能夠明白MapReduce的原理操作以及熟練使用Hadoop系列工具更好。
• 經(jīng)典圖書推薦：《數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)》、《機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》、《人工智能及其應(yīng)用》、《數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論》、《算法導(dǎo)論》、《Web數(shù)據(jù)挖掘》、《 Python標(biāo)準(zhǔn)庫》、《thinking in Java》、《Thinking in C++》、《數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)》等。
  
  

(3).科學(xué)研究方向

• 需要深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的理論基礎(chǔ)，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘 （Apriori和FPTree）、分類算法（C4.5、KNN、Logistic Regression、SVM等) 、聚類算法 （Kmeans、Spectral Clustering）。目標(biāo)可以先吃透數(shù)據(jù)挖掘10大算法各自的使用情況和優(yōu)缺點。
  
  
• 相對SAS、SPSS來說R語言更適合科研人員The R Project for Statistical Computing，因為R軟件是完全免費的，而且開放的社區(qū)環(huán)境提供多種附加工具包支持，更適合進行統(tǒng)計計算分析研究。雖然目前在國內(nèi)流行度不高，但是強烈推薦。
• 可以嘗試改進一些主流算法使其更加快速高效，例如實現(xiàn)Hadoop平臺下的SVM云算法調(diào)用平臺--web 工程調(diào)用hadoop集群。
  
  
• 需要廣而深的閱讀世界著名會議論文跟蹤熱點技術(shù)。如KDD，ICML，IJCAI，Association for the Advancement of Artificial Intelligence，ICDM 等等；還有數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)領(lǐng)域期刊：ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data，IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，Journal of Machine Learning Research Homepage，IEEE Xplore: Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on等。
  
  
• 可以嘗試參加數(shù)據(jù)挖掘比賽培養(yǎng)全方面解決實際問題的能力。如Sig KDD ，Kaggle: Go from Big Data to Big Analytics等。
  
  
• 可以嘗試為一些開源項目貢獻自己的代碼，比如Apache Mahout: Scalable machine learning and data mining ,myrrix等（具體可以在SourceForge或GitHub.上發(fā)現(xiàn)更多好玩的項目）。
  
  
• 經(jīng)典圖書推薦：《機器學(xué)習(xí)》 《模式分類》《統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的本質(zhì)》《統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法》《數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱脵C器學(xué)習(xí)技術(shù)》《R語言實踐》，英文素質(zhì)是科研人才必備的《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》《Scaling up Machine Learning : Parallel and Distributed Approaches》《Data Mining Using SAS Enterprise Miner : A Case Study Approach》《Python for Data Analysis》等。
  
  

三、以下是通信行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘工程師的工作感受。

真正從數(shù)據(jù)挖掘項目實踐的角度講，溝通能力對挖掘的興趣愛好是最重要的，有了愛好才可以愿意鉆研，有了不錯的溝通能力，才可以正確理解業(yè)務(wù)問題，才能正確把業(yè)務(wù)問題轉(zhuǎn)化成挖掘問題，才可以在相關(guān)不同專業(yè)人才之間清楚表達你的意圖和想法，取得他們的理解和支持。所以我認為溝通能力和興趣愛好是個人的數(shù)據(jù)挖掘的核心競爭力，是很難學(xué)到的；而其他的相關(guān)專業(yè)知識誰都可以學(xué)，算不上個人發(fā)展的核心競爭力。

說到這里可能很多數(shù)據(jù)倉庫專家、程序員、統(tǒng)計師等等都要扔磚頭了，對不起，我沒有別的意思，你們的專業(yè)對于數(shù)據(jù)挖掘都很重要，大家本來就是一個整體的，但是作為多帶帶一個個體的人來說，精力有限，時間有限，不可能這些領(lǐng)域都能掌握，在這種情況下，選擇最重要的核心，我想應(yīng)該是數(shù)據(jù)挖掘技能和相關(guān)業(yè)務(wù)能力吧（從另外的一個極端的例子，我們可以看， 比如一個迷你型的挖掘項目，一個懂得市場營銷和數(shù)據(jù)挖掘技能的人應(yīng)該可以勝任。這其中他雖然不懂?dāng)?shù)據(jù)倉庫，但是簡單的Excel就足以勝任高打6萬個樣本的數(shù)據(jù)處理；他雖然不懂專業(yè)的展示展現(xiàn)技能，但是只要他自己看的懂就行了，這就無需什么展示展現(xiàn)；前面說過，統(tǒng)計技能是應(yīng)該掌握的，這對一個人的迷你項目很重要；他雖然不懂編程，但是專業(yè)挖掘工具和挖掘技能足夠讓他操練的；這樣在迷你項目中，一個懂得挖掘技能和市場營銷業(yè)務(wù)能力的人就可以圓滿完成了，甚至在一個數(shù)據(jù)源中根據(jù)業(yè)務(wù)需求可以無窮無盡的挖掘不同的項目思路，試問就是這個迷你項目，單純的一個數(shù)據(jù)倉庫專家、單純的一個程序員、單純的一個展示展現(xiàn)技師、甚至單純的一個挖掘技術(shù)專家，都是無法勝任的）。這從另一個方面也說明了為什么溝通能力的重要，這些個完全不同的專業(yè)領(lǐng)域，想要有效有機地整合在一起進行數(shù)據(jù)挖掘項目實踐，你說沒有好的溝通能力行嗎？

數(shù)據(jù)挖掘能力只能在項目實踐的熔爐中提升、升華，所以跟著項目學(xué)挖掘是最有效的捷徑。國外學(xué)習(xí)挖掘的人都是一開始跟著老板做項目，剛開始不懂不要緊，越不懂越知道應(yīng)該學(xué)什么，才能學(xué)得越快越有效果。我不知道國內(nèi)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)W生是怎樣學(xué)的，但是從網(wǎng)上的一些論壇看，很多都是紙上談兵，這樣很浪費時間，很沒有效率。

另外現(xiàn)在國內(nèi)關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘的概念都很混亂，很多BI只是局限在報表的展示和簡單的統(tǒng)計分析，卻也號稱是數(shù)據(jù)挖掘；另一方面，國內(nèi)真正規(guī)?；瘜嵤?shù)據(jù)挖掘的行業(yè)是屈指可數(shù)（銀行、保險公司、移動通訊），其他行業(yè)的應(yīng)用就只能算是小規(guī)模的，比如很多大學(xué)都有些相關(guān)的挖掘課題、挖掘項目，但都比較分散，而且都是處于摸索階段，但是我相信數(shù)據(jù)挖掘在中國一定是好的前景，因為這是歷史發(fā)展的必然。

講到移動方面的實踐案例，如果你是來自移動的話，你一定知道國內(nèi)有家叫華院分析的公司（申明，我跟這家公司沒有任何關(guān)系，我只是站在數(shù)據(jù)挖掘者的角度分析過中國大多數(shù)的號稱數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)公司，覺得華院還不錯，比很多徒有虛名的大公司來得更實際），他們的業(yè)務(wù)現(xiàn)在已經(jīng)覆蓋了絕大多數(shù)中國省級移動公司的分析挖掘項目，你上網(wǎng)搜索一下應(yīng)該可以找到一些詳細的資料吧。我對華院分析印象最深的一點就是2002年這個公司白手起家，自己不懂不要緊，一邊自學(xué)一邊開始拓展客戶，到現(xiàn)在在中國的移動通訊市場全面開花，的確佩服佩服呀。他們最開始都是用EXCEL處理數(shù)據(jù)，用肉眼比較選擇比較不同的模型，你可以想象這其中的艱難吧。

至于移動通訊的具體的數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，那太多了，比如不同話費套餐的制訂、客戶流失模型、不同服務(wù)交叉銷售模型、不同客戶對優(yōu)惠的彈性分析、客戶群體細分模型、不同客戶生命周期模型、渠道選擇模型、惡意欺詐預(yù)警模型，太多了，記住，從客戶的需求出發(fā)，從實踐中的問題出發(fā)，移動中可以發(fā)現(xiàn)太多的挖掘項目。最后告訴你一個秘密，當(dāng)你數(shù)據(jù)挖掘能力提升到一定程度時，你會發(fā)現(xiàn)無論什么行業(yè)，其實數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用有大部分是重合的相似的，這樣你會覺得更輕松。

四、成為一名數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的技能圖。（原文：Data Science: How do I become a data scientist?）

人一能之，己十之；人十能之，己千之。果能此道矣，雖愚，必明；雖柔，必強。
與君共勉。

以上，祝各位挖掘到自己的快樂和金礦：）