數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí)以下基礎(chǔ)知識：

1、統(tǒng)計學(xué)：統(tǒng)計學(xué)是數(shù)據(jù)挖掘中最重要的基礎(chǔ)知識之一，包括描述性統(tǒng)計、推論統(tǒng)計、概率論等方面的知識，用于數(shù)據(jù)分析和建模。

2、數(shù)據(jù)庫知識：數(shù)據(jù)挖掘需要對數(shù)據(jù)庫進行操作和查詢，因此需要了解數(shù)據(jù)庫的基本概念、SQL語言以及數(shù)據(jù)庫設(shè)計和優(yōu)化等方面的知識。

3、數(shù)據(jù)可視化：數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)挖掘中必不可少的技能，它可以幫助理解數(shù)據(jù)分布和趨勢，常用的工具包括Excel、Tableau、Python等。

4、機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘中常用的技術(shù)之一，需要了解基本的機器學(xué)習(xí)算法和模型，如分類、回歸、聚類等。

5、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法是計算機科學(xué)中的基礎(chǔ)知識，對于理解數(shù)據(jù)挖掘算法和優(yōu)化算法非常有幫助。

6、編程語言：掌握一門編程語言對于數(shù)據(jù)挖掘來說非常重要，常用的編程語言包括Python、Java、C++等。

7、數(shù)據(jù)分析技能：數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)挖掘的重要組成部分，需要了解如何處理缺失值、異常值、離群點等方面的技能。

8、數(shù)據(jù)預(yù)處理：數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)挖掘前的重要步驟，需要了解如何對數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換和集成等方面的操作。

9、自然語言處理：對于文本數(shù)據(jù)挖掘而言，自然語言處理是必不可少的基礎(chǔ)知識，需要了解基本的自然語言處理技術(shù)和方法。

10、云計算和分布式計算：隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，云計算和分布式計算成為數(shù)據(jù)挖掘的重要基礎(chǔ)設(shè)施，需要了解相關(guān)的技術(shù)和工具，如Hadoop、Spark等。

以上是數(shù)據(jù)挖掘需要學(xué)習(xí)的一些基礎(chǔ)知識，它們?yōu)樯钊雽W(xué)習(xí)和應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了重要的支撐。