首先数据挖掘还是需要一些理论基础。常见的算法如分类，回归，聚类等算法要熟悉，再深入了还有学习数学，尤其是线性代数（推荐国外翻译的《线性代数及其应用》第五版 [美] 戴维 C.雷 / [美] 史蒂文 R.雷 / [美] 朱迪 J.麦克唐纳 机械工业出版社，看过最好的线代书）。
理论基础知识之外，要有实际落地的能力，用什么软件。
建模的分为商业版和开源免费版
1-商业版软件
SPSS Moderler，
SAS EM挖掘模块，
2-开源的挖掘软件也有很多
1.Weka（需要java编程基础），
2.当今最火的Python scikit-learn建模模块（常3见算法都有）
3.RapidMiner
4.Knime（大而全的一个软件，做ETL和数据挖掘都可以，学过Python挖掘模块再看这个会感觉比较简单，反过来更容易理解python 挖掘算法）
从另外一个角度来说，分为编程，和图形化操作两种方式，图形化方式无需要编程逐一配置各个节点，连线即可搭建。
推荐你2个，Python scikit-learn建模模块（编程方式），以及Knime（图形化操作，非编程，下图为knime操作界面）。本人刚开通头条，准备逐步讲解如何快速入门knime该软件，欢迎关注和留言。
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