⑴ 数据挖掘需要哪些技能
编程语言
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，R和python最受欢迎。
大数据处理框架
做数据挖掘不可避免的要接触大数据，目前常用的大数据框架就两个，Hadoop和Spark，Hadoop的原生开发语言是Java，资料多，Spark的原生开发语言是Scala，不过也有Python的API。
数据库知识
这个不用多说，既然是和数据打交道，数据库知识自然少不了，常见关系数据库和非关系数据库知识都要掌握，如果要处理大数量数据集，就得掌握关系型数据库知识，比如sql、oracle。
数据结构与算法
精通数据结构和算法对数据挖掘来说相当重要，在数据挖掘岗位面试中也是问的比较多的，数据结构包括数组，链表，堆栈，队列，树，哈希表，集合等，而常见的算法包括排序，搜索，动态编程，递归等。
机器学习/深度学习
机器学习是数据挖掘的最重要部分之一。 机器学习算法可建立样本数据的数学模型，来进行预测或决策， 深度学习是更广泛的机器学习方法系列中的一部分。这部分的学习主要分两块，一是掌握常见机器学习算法原理，二是应用这些算法并解决问题。
统计学知识
数据挖掘是一个交叉学科，不仅涉及编程和计算机科学，还涉及到多个科学领域，统计学就是不可获取的一部分，它可以帮我们更快的识别问题，区分因果关系和相关性。
关于数据挖掘需要哪些技能，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
⑵ 数据分析常见面试题有哪些
1、如何理解过拟合?
过拟合和欠拟合一样，都是数据挖掘的基本概念。过拟合指的就是数据训练得太好，在实际的测试环境中可能会产生错误，所以适当的剪枝对数据挖掘算法来说也是很重要的。
欠拟合则是指机器学习得不充分，数据样本太少，不足以让机器形成自我认知。
2、为什么说朴素贝叶斯是“朴素”的?
朴素贝叶斯是一种简单但极为强大的预测建模算法。之所以称为朴素贝叶斯，是因为它假设每个输入变量是独立的。这是一个强硬的假设，实际情况并不一定，但是这项技术对于绝大部分的复杂问题仍然非常有效。
3、SVM 最重要的思想是什么?
SVM 计算的过程就是帮我们找到超平面的过程，它有个核心的概念叫：分类间隔。SVM 的目标就是找出所有分类间隔中最大的那个值对应的超平面。在数学上，这是一个凸优化问题。同样我们根据数据是否线性可分，把 SVM 分成硬间隔 SVM、软间隔 SVM 和非线性 SVM。
4、K-Means 和 KNN 算法的区别是什么?
首先，这两个算法解决的是数据挖掘中的两类问题。K-Means 是聚类算法，KNN 是分类算法。其次，这两个算法分别是两种不同的学习方式。K-Means 是非监督学习，也就是不需要事先给出分类标签，而 KNN 是有监督学习，需要我们给出训练数据的分类标识。最后，K 值的含义不同。K-Means 中的 K 值代表 K 类。KNN 中的 K 值代表 K 个最接近的邻居。