如何看待数据挖掘？

#一、数据挖掘的定义

|什么是数据挖掘？

• 数据挖掘是一个用数据发现问题、解决问题的学科。
• 通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。

|数据挖掘学习路线

• 大学里并没有数据挖掘这么一个专业，现有的数据挖掘工程师大都来自工科或统计学等专业。
• 目前的数据挖掘工程师大都来自不同背景，计算机科学、数学甚至是机械工程。要想成功胜任，其诀窍是热情、好奇心，不断学习新的工具的能力，以及对数据清洗和分析的耐心。

|给新人的建议

• 最重要的三个品质：好奇心、是非观以及批判性思考。这三个品质，放在其他领域同样适用。
• 专业领域的三种能力：编程能力、统计基础、商业思维。编程和统计在大学较为容易学到，商业思维需要多实践总结。

#二、数据挖掘在做什么

数据挖掘是指这个过程：

在庞大数据集当中发现模式，将它转换成有效的信息。该技术利用特定的算法、统计分析、人工智能和数据库系统，从庞大数据集中提取信息，并转换成易于理解的形式。

数据挖掘定义有广义和狭义之分：

就是大数据时代，将收集到的大量基础数据，进行分析，找出其中规律，使基础数据产生价值。这算是一种统计学。目前数据挖掘作用不明显，主要是企业拿来筛选精准客户。了解客户需求。因为数据量还太小了，未来5G时代，将会产生比现在几何倍增长的大数据，那时基础数据够大，数据挖掘的价值才会展现出来。

对于数据挖掘的态度，就是乐见其发展，但同时保护用户隐私。不然扎克伯格现在遇到的隐私泄露问题，会不断重复上演。