上一节中，我给你分享了数据分析的全景图，其中最关键的部分就是数据挖掘，那什么是数据挖掘呢？
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。
1. 数据挖掘，从知识清单开始
我们第一天学开车的时候一定不会直接上路，而是要你先学习基本的知识，然后再进行上车模拟。
只有对知识有全面的认知，才能确保在以后的工作中即使遇到了问题，也可以快速定位问题所在，然后找方法去对应和解决。
所以我列了一个数据挖掘的知识清单，分别是数据挖掘的基本流程、十大算法和数学原理，以此来开启我们的学习之旅。
1.1 数据挖掘的基本流程
在正式讲数据挖掘知识清单之前，我先和你聊聊数据挖掘的基本流程。
数据挖掘的过程可以分成以下 6 个步骤。
- 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。
1.2 数据挖掘的十大算法
为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，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。
按照不同的目的，我可以将这些算法分成四类，以便你更好的理解。
l 分类算法： C4.5，朴素贝叶斯(Naive Bayes)，SVM，KNN，Adaboost，CART
l 聚类算法： K-Means，EM
l 关联分析：Apriori
l 连接分析：PageRank
1. C4.5
C4.5 算法是得票最高的算法，可以说是十大算法之首。C4.5 是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算法。
2. 朴素贝叶斯(Naive Bayes)
朴素贝叶斯模型是基于概率论的原理，它的思想是这样的：对于给出的未知物体想要进行分类，就需要求解在这个未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为这个未知物体属于哪个分类。
3. SVM
SVM 的中文叫支持向量机，英文是 Support Vector Machine，简称 SVM。SVM 在训练中建立了一个超平面的分类模型。如果你对超平面不理解，没有关系，我在后面的算法篇会给你进行介绍。
4. KNN
KNN 也叫 K 最近邻算法，英文是 K-Nearest Neighbor。所谓 K 近邻，就是每个样本都可以用它最接近的 K 个邻居来代表。如果一个样本，它的 K 个最接近的邻居都属于分类 A，那么这个样本也属于分类 A。
5. AdaBoost
Adaboost 在训练中建立了一个联合的分类模型。boost 在英文中代表提升的意思，所以 Adaboost 是个构建分类器的提升算法。它可以让我们多个弱的分类器组成一个强的分类器，所以 Adaboost 也是一个常用的分类算法。
6. CART
CART 代表分类和回归树，英文是 Classification and Regression Trees。像英文一样，它构建了两棵树：一棵是分类树，另一个是回归树。和 C4.5 一样，它是一个决策树学习方法。
7. Apriori
Apriori 是一种挖掘关联规则(association rules)的算法，它通过挖掘频繁项集(frequent item sets)来揭示物品之间的关联关系，被广泛应用到商业挖掘和网络安全等领域中。频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示着两种物品之间可能存在很强的关系。
8. K-Means
K-Means 算法是一个聚类算法。你可以这么理解，最终我想把物体划分成 K 类。假设每个类别里面，都有个“中心点”，即意见领袖，它是这个类别的核心。现在我有一个新点要归类，这时候就只要计算这个新点与 K 个中心点的距离，距离哪个中心点近，就变成了哪个类别。
9. EM
EM 算法也叫最大期望算法，是求参数的最大似然估计的一种方法。原理是这样的：假设我们想要评估参数 A 和参数 B，在开始状态下二者都是未知的，并且知道了 A 的信息就可以得到 B 的信息，反过来知道了 B 也就得到了 A。可以考虑首先赋予 A 某个初值，以此得到 B 的估值，然后从 B 的估值出发，重新估计 A 的取值，这个过程一直持续到收敛为止。
EM 算法经常用于聚类和机器学习领域中。
10. PageRank
PageRank 起源于论文影响力的计算方式，如果一篇文论被引入的次数越多，就代表这篇论文的影响力越强。同样 PageRank 被 Google 创造性地应用到了网页权重的计算中：当一个页面链出的页面越多，说明这个页面的“参考文献”越多，当这个页面被链入的频率越高，说明这个页面被引用的次数越高。基于这个原理，我们可以得到网站的权重划分。
算法可以说是数据挖掘的灵魂，也是最精华的部分。这 10 个经典算法在整个数据挖掘领域中的得票最高的，后面的一些其他算法也基本上都是在这个基础上进行改进和创新。今天你先对十大算法有一个初步的了解，你只需要做到心中有数就可以了，具体内容不理解没有关系，后面我会详细给你进行讲解。
1.3 数据挖掘的数学原理
我说了这么多数据挖掘中的经典算法，但是如果你不了解概率论和数理统计，还是很难掌握算法的本质；如果你不懂线性代数，就很难理解矩阵和向量运作在数据挖掘中的价值；如果你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。
很多算法的本质都与概率论相关，所以说概率论与数理统计是数据挖掘的重要数学基础。
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。
基于矩阵的各种运算，以及基于矩阵的理论成熟，可以帮我们解决很多实际问题，比如 PCA 方法、SVD 方法，以及 MF、NMF 方法等在数据挖掘中都有广泛的应用。
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。
2. 总结
今天我列了下学习数据挖掘你要掌握的知识清单，只有你对数据挖掘的流程、算法、原理有更深的理解，你才能在实际工作中更好地运用，我将在后面的章节中对它们进行一一介绍。
最后给你留道思考题吧。
今天我给你讲了如何学习数据挖掘，你从中有什么样的体会呢？如果某电商网站想挖掘商品之间的关联关系，从而提升销售额，你觉得可以采用上面的哪个算法？为什么？
欢迎在留言区和我讨论。
1、培养兴趣：兴趣是最好的老师，我们大自然的很多科学都是和数学相关，比如为什么雪花是六边形？
2、刻意训练：你不需要通过做项目来做完整的数学训练，比如你和朋友去吃饭的时候，你可以脑算下一共花了多少钱？很多时候，心算是数学的一个能力
3、价值暗示：数学可以帮你很多，尤其是在算法效率、代码质量上。很明显，数学好的人，写出来的算法效率也更高。
所以一个代码完成后，你可以问自己个问题：还有没有更好的方法？作者回复: 《利用Python进行数据分析》(使用Python的人可以看看)
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