在学习数据挖掘的时候，我们一定要掌握一些数学基础，毕竟数据挖掘中涉及到了很多的算法。说到这里我们要给大家说一说数据挖掘的概念，数据挖掘就是从大量数据中获取隐含的、潜在的是有价值信息的过程，数据挖掘也是这些年计算机领域主要的研究内容。那么数据挖掘需要什么数学基础呢？下面我们就为大家讲解一下这些知识。

首先给大家说一下数据挖掘的基本流程吧，数据挖掘的基本流程就是对原始数据进行填补遗漏、消除异常、噪声等处理，提高数据挖掘的有效性和准确性。然后使用特定的算法对原始数据进行归纳抽象，去掉肮脏数据，最终得到一个关系模型。当新的数据加入数据集中时，可以根据该关系模型决定新数据的分类和处理模式。同时，新数据也将带来对整体模型的变化，数据和模型处于动态对应的状态。看到这里，我们不难发现，数据挖掘就是一个典型的数据建模的过程，这就需要我们使用一些工具、方法、理论知识来进行解决这些问题。

一般来说，数据挖掘需要的数据基础有很多，比如统计机器学习所需要的主要理论和技术:泛函分析、覆盖数、描述长度理论与算法复杂度研究、与测度论、统计理论、VC维理论、非线性规划技术、几何变换等等，下面我们就给大家说一下数据挖掘涉及到的数学基础。

我们先要给大家说的就是线性代数和统计学，在数据挖掘过程中，我们少不了建模，而在这个建模过程中，我们需要掌握两个基础的数据学科，这两大数学学科就是线性代数和统计学。这两门学科代表了机器学习中最主流的两大类方法的基础。第一种是以研究函数和变换为重点的代数方法，而另一种是以研究统计模型和样本分布为重点的统计方法。这两个学科侧重虽有不同，但是常常是共同使用的，对于代数方法，往往需要统计上的解释，对于统计模型，其具体计算则需要代数的帮助。以代数和统计为出发点，继续学习的话，就很容易会发现需要更多的数学。而这些数学基础都是我们需要掌握的知识。

在这篇文章中我们给大家讲述了数据挖掘的知识以及数据挖掘需要的数学基础。如果想要走进数据分析行业的话，还是需要了解这些知识的，由于篇幅原因我们就给大家讲到这里了，在下一篇文章中我们继续给大家讲述更多有用的知识。