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信息平台在大数据领域应用实践综合分析的基础上，结合信息系统、决策支持等理论，从背景趋势、体系框架、理论方法、决策分析、应用现状等方面，全面、详细地对交通物流大数据决策分析体系进行了系统介绍。
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朋友想学习大数据，有哪里可以学习呢？
大数据也是最近几年才火起来的学科，之前发展一直是不瘟不火的，可能是和这些年高速发展是互联网有一定的关系的。
目前想要学习大数据建议还是去一线城市进行学习的比较好，大数据是属于高度技术行业，在二三线城市现在发展得还不是很好，大多数的大企业都是在一线城市，所以很多技术都是出现在一线城市的。
选择去北京学习大数据确实非常不错，因为现在大数据发展比较好的地方也就是北上广这样的地方。而且在这里也是大数据培训机构比较集中的地方，这里的机构有很多，其中相对比较专业的机构也有很多，大家可以选择到的几率也比较高。
具体的大家可以通过机构的师资、课程、学习环境以及就业情况等多方面的内容去对比选择，我相信总有一家是比较适合你的。
如果，确定了想要到北京学习大数据技术的话，大家可以到尚硅谷来进行了解一下。
学习大数据之前建议献血好计算机基础知识，否则如同聚沙成塔一般根基不稳。
具体到大数据本身，建议先掌握一些基本的工具，例如hive，Hadoop，hbase，es等，先做一些简单的数据分析。
个人学习经验，如果是我会先选择找一本入门的大数据相关的书籍，通读一遍，建立对大数据的一个概念。然后可以到b站或者慕课网等学习网站找视频资源，这类视频也有深有浅，看自己当时的情况有选择的看。最后，你想要更近一步的探究大数据，就应该找更专业的书籍或论文去研读，这一类论文可以到知网或者谷歌文献去找。
一、如何将商业运营问题转化为大数据挖掘问题
那么，问题来了，我们该如何把上述的商业运营问题转化为数据挖掘问题?可以对数据挖掘问题进行细分，分为四类问题：分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题。
1、分类问题
用户流失率、促销活动响应、评估用户度都属于数据挖掘的分类问题，我们需要掌握分类的特点，知道什么是有监督学习，掌握常见的分类方法:决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络和逻辑回归等。
2、聚类问题
细分市场、细分客户群体都属于数据挖掘的聚类问题，我们要掌握聚类特点，知道无监督学习，了解常见的聚类算法，例如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等。
3、关联问题
交叉销售问题等属于关联问题，关联分析也叫购物篮分析，我们要掌握常见的关联分析算法：Aprior算法、Carma算法，序列算法等。
4、预测问题
我们要掌握简单线性回归分析、多重线性回归分析、时间序列等。
二、用何种工具实操大数据挖掘
能实现数据挖掘的工具和途径实在太多，SPSS、SAS、Python、R等等都可以，但是我们需要掌握哪个或者说要掌握哪几个，才算学会了数据挖掘?这需要看你所处的层次和想要进阶的路径是怎样的。
第一层级：达到理解入门层次
了解统计学和数据库即可。
第二层级：达到初级职场应用层次
数据库+统计学+SPSS(也可以是SPSS代替软件)
第三层级：达到中级职场应用层次
SAS或R
第四层级：达到数据挖掘师层次
SAS或R+Python(或其他编程语言)
三、如何利用Python学习大数据挖掘
只要能解决实际问题，用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓，这里首推Python。那该如何利用Python来学习数据挖掘?需要掌握Python中的哪些知识?
1、Pandas库的操作
Panda是数据分析特别重要的一个库，我们要掌握以下三点：
pandas 分组计算;
pandas 索引与多重索引;
索引比较难，但是却是非常重要的
pandas 多表操作与数据透视表
2、numpy数值计算
numpy数据计算主要应用是在数据挖掘，对于以后的机器学习，深度学习，这也是一个必须掌握的库，我们要掌握以下内容：
Numpy array理解;
数组索引操作;
数组计算;
Broadcasting(线性代数里面的知识)
3、数据可视化-matplotlib与seaborn
Matplotib语法
python最基本的可视化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib与matlib有点像，要搞清楚二者的关系是什么，这样学习起来才会比较轻松。
seaborn的使用
seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。
pandas绘图功能
前面说过pandas是做数据分析的，但它也提供了一些绘图的API。
4、数据挖掘入门
这部分是最难也是最有意思的一部分，要掌握以下几个部分：
机器学习的定义
在这里跟数据挖掘先不做区别
代价函数的定义
Train/Test/Validate
Overfitting的定义与避免方法
5、数据挖掘算法
数据挖掘发展到现在，算法已经非常多，下面只需掌握最简单的，最核心的，最常用的算法：
最小二乘算法;
梯度下降;
向量化;
极大似然估计;
Logistic Regression;
Decision Tree;
RandomForesr;
XGBoost;
6、数据挖掘实战
通过机器学习里面最著名的库scikit-learn来进行模型的理解。
以上，就是为大家理清的大数据挖掘学习思路逻辑。可是，这还仅仅是开始，在通往数据挖掘师与数据科学家路上，还要学习文本处理与自然语言知识、Linux与Spark的知识、深度学习知识等等，我们要保持持续的兴趣来学习数据挖掘。
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千锋的大数据课是有录像的，你可以去网站上来问问，有免费的基础视频提供下载。
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