⑴ 數據挖掘需要哪些技能
編程語言
數據挖掘和數據分析不一樣，數據分析可以利用一些現成的分析工具完成，但是數據挖掘絕大部分要依賴於編程，在數據挖掘領域常用的編程語言有R、python、C++、java等，R和python最受歡迎。
大數據處理框架
做數據挖掘不可避免的要接觸大數據，目前常用的大數據框架就兩個，Hadoop和Spark，Hadoop的原生開發語言是Java，資料多，Spark的原生開發語言是Scala，不過也有Python的API。
資料庫知識
這個不用多說，既然是和數據打交道，資料庫知識自然少不了，常見關系資料庫和非關系資料庫知識都要掌握，如果要處理大數量數據集，就得掌握關系型資料庫知識，比如sql、oracle。
數據結構與演算法
精通數據結構和演算法對數據挖掘來說相當重要，在數據挖掘崗位面試中也是問的比較多的，數據結構包括數組，鏈表，堆棧，隊列，樹，哈希表，集合等，而常見的演算法包括排序，搜索，動態編程，遞歸等。
機器學習/深度學習
機器學習是數據挖掘的最重要部分之一。 機器學習演算法可建立樣本數據的數學模型，來進行預測或決策， 深度學習是更廣泛的機器學習方法系列中的一部分。這部分的學習主要分兩塊，一是掌握常見機器學習演算法原理，二是應用這些演算法並解決問題。
統計學知識
數據挖掘是一個交叉學科，不僅涉及編程和計算機科學，還涉及到多個科學領域，統計學就是不可獲取的一部分，它可以幫我們更快的識別問題，區分因果關系和相關性。
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⑵ 數據分析常見面試題有哪些
1、如何理解過擬合?
過擬合和欠擬合一樣，都是數據挖掘的基本概念。過擬合指的就是數據訓練得太好，在實際的測試環境中可能會產生錯誤，所以適當的剪枝對數據挖掘演算法來說也是很重要的。
欠擬合則是指機器學習得不充分，數據樣本太少，不足以讓機器形成自我認知。
2、為什麼說樸素貝葉斯是“樸素”的?
樸素貝葉斯是一種簡單但極為強大的預測建模演算法。之所以稱為樸素貝葉斯，是因為它假設每個輸入變數是獨立的。這是一個強硬的假設，實際情況並不一定，但是這項技術對於絕大部分的復雜問題仍然非常有效。
3、SVM 最重要的思想是什麼?
SVM 計算的過程就是幫我們找到超平面的過程，它有個核心的概念叫：分類間隔。SVM 的目標就是找出所有分類間隔中最大的那個值對應的超平面。在數學上，這是一個凸優化問題。同樣我們根據數據是否線性可分，把 SVM 分成硬間隔 SVM、軟間隔 SVM 和非線性 SVM。
4、K-Means 和 KNN 演算法的區別是什麼?
首先，這兩個演算法解決的是數據挖掘中的兩類問題。K-Means 是聚類演算法，KNN 是分類演算法。其次，這兩個演算法分別是兩種不同的學習方式。K-Means 是非監督學習，也就是不需要事先給出分類標簽，而 KNN 是有監督學習，需要我們給出訓練數據的分類標識。最後，K 值的含義不同。K-Means 中的 K 值代表 K 類。KNN 中的 K 值代表 K 個最接近的鄰居。