学习数据挖掘需要具备一定的数学基础，如线性代数、概率论与数理统计等；同时也需要掌握编程语言和数据库知识，例如Python、SQL等；此外，对于数据预处理和特征工程等基本概念和方法也需要有所了解。总的来说，学习数据挖掘需要具备一定的数学、编程和数据处理能力，以及对数据分析和挖掘领域的基本概念和方法有所了解。
要学习数据挖掘，需要具备以下基础：
1. 数学基础：线性代数、概率论和统计学、微积分。
2. 编程基础：熟悉至少一种编程语言，如Python、R等。
3. 统计学知识：概率、参数、非参数、回归、假设检验等。
4. 机器学习知识：监督学习、无监督学习、强化学习等。
5. 数据挖掘知识：分类、聚类、关联规则挖掘、路径挖掘等。
6. 计算机科学知识：算法、数据结构、数据库、大数据技术等。
7. 实际问题知识：了解数据挖掘在各个领域的应用，如金融、医疗、社交网络等。
以上是学习数据挖掘所需的基础知识，但是不同的数据挖掘课程或研究方向可能会有不同的要求。
