数据挖掘是从大量数据中发现隐藏模式、趋势和关联的技术过程，广泛应用于商业智能、科学研究等领域。以下是关键知识点梳理：
1. 核心概念
- 数据清洗：去除噪声、填补缺失值，确保数据质量
- 特征工程：通过标准化、编码等方式优化数据表示
- 数据可视化：使用图表揭示数据分布与关联性
2. 常用工具
| 工具 | 功能 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Python | 数据处理、建模分析 | 学术研究/开发测试 |
| R | 统计分析、可视化 | 学术研究 |
| SQL | 数据查询与管理 | 数据库操作 |
3. 应用场景
- 市场分析：客户细分与购买预测
- 风险控制：欺诈检测与信用评估
- 推荐系统：基于用户行为的个性化推荐
4. 学习路径
- 掌握基础统计学知识
- 学习SQL与Python编程
- 熟悉机器学习算法（推荐：/tutorials/machine-learning）
- 实践Kaggle竞赛项目
📌 小提示：数据挖掘需要结合业务场景，建议多参考数据科学实战案例加深理解