先用一部分数据建立模型，然后再用剩下的数据来测试和验证这个得到的模型。有时还有第三个数据集，称为验证集，因为测试集可能受模型的特性的影响，这时需要一个独立的数据集来验证模型的准确性。
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数据挖掘需要根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。
找资料学习PASCAL语言，PASCAL功能强大，语言风格严谨，对于培养严密的思维、逻辑能力有好处。数据挖掘目前在中国尚未流行开来，犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。
初学者短期学会数据仓库与数据挖掘技术比较不现实，不过学术性的随便做个主题应该还不是很难。要想深入学习，建议报培训机构。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。
统计知识 在做数据分析，统计的知识肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。
关于数据挖掘，要看个人的追求，如果追求实用，需要找实际的项目去做。
1、MySQL基础：MySQL安装、MySQL体系结构，SQL，MySQL管理维护。数据备份与恢复，常用的引擎：MyISAM、Innodb、NDB等。数据库设计优化，一个好的MySQL系统，往往从设计开始。SQL优化，参数优化，监控，安全等。
2、自己在windows和linux上安装了mysql，自学linux的基础知识，学习mysql的最基础的知识，即怎么写sql，存储过程，表的设计等，从0到熟悉大概花了3个月，推荐《mysql入门很简单》。
3、入门的话可以先看《mysql必知必会》，熟悉基本操作。想深入的话可以再看看《mysql权威指南》《高性能mysql》等，不过我是建议熟悉操作后先去看看《数据库原理与设计》诸如此类的，掌握好数据库的整套理论。
4、学习数据库的SQL语句，每个数据库基本上上不多，但是都有自己的不同，有的时间类型用‘’标识有的用#等。
5、大多数主流关系数据库都支持ODBC等多种接口规范，凡是有支持这种接口规范的库的语言，就都可以做前台开发，比如C/C、JAVA、C#。另外Win7支持的数据库包括MySQL、SQLServer、Oracle等主流数据库。
如果我们做数据挖掘的话，就要重视数学知识，数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。这些都是学习数据挖掘的基本功。
要想深入学习，建议报培训机构。数据仓库，是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。
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学习需要坚持，如果还没准备好坚持半年比较枯燥的MySQL之旅，那么就别开始。
自己在windows和linux上安装了mysql，自学linux的基础知识，学习mysql的最基础的知识，即怎么写sql，存储过程，表的设计等，从0到熟悉大概花了3个月，推荐《mysql入门很简单》。
然后，需要选择一个具体的数据库产品学习，比如常见的Access、SQL-Server、MySQL、Oracle、DB2，不同的数据库产品之间区别很大的，每一种数据库都有与之相应的经典书籍，guan 方也有那些入门文档。
