Sql 我学习数据挖掘的方法正确吗

有人刚刚告诉我的老板，数据挖掘可以对一家公司做些什么，比如推荐、预测建模。基本上我们是一家网站公司。我要休假六个月。 所以我的老板说我可以学习一些数据挖掘技术，这样当我回来时，我们可以参观小商店或小公司，使用数据挖掘算法为他们提供预测数据

商店将只为客户或更多客户提供sql文件或csv文件

现在我只知道MYSQL，不知道什么是数据挖掘，也不知道它是否像我上面所想的那样工作，我的意思是，如果有人拥有客户、购物和我的数据库，是否有可能应用数据挖掘技术。我是说

(raw mysql or sql data) or (csv files) ----data mining--> (some useful result)

• 1） 上述系统是正确的还是我错了
• 2） 商店或企业会想要这样做，还是我遗漏了什么

我的学习计划如下。我正在考虑首先获得一些sql server 2008证书，因为在我所在的地区，大多数人都在使用microsoft，所以我可能需要了解sql

1)MCTS: SQL Server 2008, Implementation and Maintenance
2)MCTS: SQL Server 2008, Database Development
3)MCTS: SQL Server 2008, Business Intelligence Development and Maintenance

（或者我应该选择oracle和oracle数据仓库……我想首先正确地建立一些数据库）

我的流程是否正确，或者我能否以更好的方式实现我的结果。 我做cert的原因是为了对sql有一些了解，如果我在6个月后没有得到这份工作，我可以从事与数据挖掘或BI或至少sql server相关的新工作

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请帮助我

嗯，要有效地进行数据挖掘，你需要了解很多数学知识。你的道路就像“我想成为一名外科医生，所以我将学习如何用手术刀切割”。是的，了解一些SQL和可能是必要的（只取决于数据的组织方式），但远远不够。

好的，这不是一个简单的是/否答案。 你在做一些正确的事情。通过这种方式，您将了解SQL Server数据挖掘工具集。您将理解在何处使用哪个算法。（天真的“是”与决策树有何不同……等等）

一旦您了解了这些内容，第二件事就是了解您的数据以及如何制作用作输入的平面表格。这是最重要的，因为这是您将用于培训模型的数据。你不需要知道ANN算法背后的内部数学，等等。你应该知道如何使用它。有excel（2007年以后）的数据挖掘外接程序可供您使用

有一些由拉斐尔·卢卡维斯基（Rafal Luckawiski）制作的数据挖掘视频。它们有助于提供一些关于如何开始的想法

在这之后，这是一个实践的问题，你越多地使用新数据、建立新模型和分析结果，你就会变得越好

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如果您需要更多关于PPT、样本等的信息，请联系我，这些信息来自您所写的内容，接近数据挖掘，而非数据刮削

首先，这个问题把你引向了一个完全错误的方向。
他给你的建议被称为但不是。
您最好了解数据挖掘与数据采集（又名网站/网络采集又名屏幕采集又名数据采集）之间的区别：

• 
  这是数据挖掘和屏幕抓取%3F之间的区别
  （请注意，SO未正确呈现此链接，您应将其复制并粘贴到浏览器中）

（原始mysql或sql数据）或（csv文件）--数据挖掘-->（一些有用的结果）

完全忘记MySql，不要浪费时间，因为MySql中绝对不支持数据挖掘。仅用于数据刮取。尽管你可能对后者感兴趣。你最好知道区别

“1）MCTS:SQL Server 2008， 实施和维护2）MCT： SQL Server 2008，数据库开发 3） MCTS:SQL Server 2008，业务 智能开发与应用 维护”

为什么需要1）和2）？ 甚至3）也只包含20%的数据挖掘

5） Python的傻瓜编程 集体智慧：建设 智能Web 2.0应用程序

为什么需要Python

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6） 这不是数据挖掘。它被称为数据擦除，它又是从DM

完全错误的方向的路径。感谢信息，但是我有非常坚实的数学，并且已经完成了我在AI的论文，这些论文涉及统计和概率，神经网络，但是我在C++中做过。你可以把这些东西加起来，这样我就知道还能做什么了。没有必要像答案所说的那样懂数学。这是一个非常好的答案。你可以发送一些PPT，样品到防火墙。breaker@gmail.com. 你刚才说的平板桌子的制作将在我提到的步骤1、2、3中进行，或者在我提到的步骤中没有涉及。因为那些是我想学的书看看这个

4)Data Mining with Microsoft SQL Server 2008 (2009)     
5)Python for dummies    
6)Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications