数据挖掘如何从挖掘事实（fact）成长为挖掘洞见（insight）？
首先，细化一下题目。数据挖掘这个词太大，要限定一下，一步步来。 比如，从数据中挖掘什么样的知识？ ------聚类（通过数据间的相似关系总结出几个代表性的簇） ------分类（根据已经分好类的数据找出数据特征与类别间的关系） ------回归（找出数据一些属性与另一些属性间的函数关系，和分类很像，不过主要针对连续数据） ------频繁模式（找出数据中频繁出现的一些项集（项的集合）） ------关联规则（找出诸如 a 和 b 出现的同时，c 也会以大概率出现这种规则） 假设你选的是频繁模式（我研究的是频繁模式和关联规则），接下来就看看文献，找出当下该问题的解决方案还有哪些需要改进，就频繁模式来说，主要有 ------速度还能不能再快点 ------内存消耗能不能少点 ------数据质量不好的时候能不能整出结果来 ------有两个参数实在不好设置，能不能不设 好了，假如你选的是第一种，想提高一下速度，那接着看文献，看看现如今提高速度有哪些技术，就频繁模式的实时挖掘来说，主要有 ------改变数据存储方式，将数据转变为某个数据结构，通过扫描该数据结构而非原数据来降低数据扫描的时间（主要算法：FP-growth, CTPRO, PrePost, PrePost+等等） ------采样，同时控制采样带来的误差（中心极限定理，渐进采样等等），我在别的回答里探讨过这个问题： https://www.zhihu.com/question/61330483/answer/205568206 ------进化算法，当挖掘一些长模式的时候，由于长模式的支持度比较低，最小支持度也不得不很低，带来了组合爆炸问题，就是有太多短模式满足条件。用启发式算法可以直接对长模式进行进化。（PSO, GA等等） 好了，加如你选了采样技术，就进一步去看看文献，分析现有针对频繁模式的采样技术的特点和不足。期间，一定要写代码，把这些算法实现了，就会有更深的体会，在实现的时候，可以上 GitHub 上找找开源代码学习学习.。 通过以上步骤，你就能跨出万里长征的第一步，开始设计你自己的算法。 然后就是做实验，比较和已有算法优劣，发现尼玛这个方案行不通，推倒重来，如此往复 ... ... 往复n轮之后，你终于得到了你想要的结果，进入下一个轮回 写论文，投稿，拒稿，再写，再投，再拒稿... ...直至录用。 我在 GitHub 上上传了一点我自己写的Python包（c++写的），你可以看看。另外 GitHub 是神器，要学会用。 DMDarkness/Data-mining-for-frequent-pattern-frequent-itemsets-association-rule 数据来源方面，以下几个网站够你搞学术用了 UCI Machine Learning Repository: Data Sets Frequent Itemset Mining Dataset Repository Datasets | Kaggle A Java Open-Source Data Mining Library