1、做Web数据挖掘会用到数据挖掘的（所有）知识，无论是用户写的文本（文本挖掘，自然语言处理），用户购买商品的记录和评分（推荐系统），用户浏览的历史和点击流（流数据挖掘），用户上传的照片和视频音频（机器视觉），数据挖掘和机器学习中的各种方法都是需要掌握的，不过如果还学习过统计学知识，就是锦上添花的事了。
2、做数据挖掘，编程这一关是必须要过的，虽然现在已经有很多软件帮助你实现了，比如SPSS，WEKA，但是这些软件都是别人写好的，算法也规定死的，软件规定是什么就是什么，这样就限制了灵活性，也不一定能完全实现自己的需求。所以这个时候可能就需要挖掘者的进行基于相关平台的二次开发了。
3、子衿觉得数据挖掘基本上可以分为两个阶段：（1）研究阶段（2）应用阶段
4、在最初的研究阶段，可以称为迭代过程：1. 确定问题，能够根据实际情况建立统计学模型敛财醣沁并作出假设检验的理论分析。2. 进行数据收集，根据问题，选择相应的Web数据挖掘工具，若无合嬲旖亍茫适的工具最好先手工收集（通过Excel，或在线Survey工具）。3. 使用统计软件验证（SPSS、R），期间发现新规律或者对结果不满意，再从问题或数据出发，进行修正。
5、当相关研究具有有商业价值，则您的数据挖掘过程开始进入应用阶段，那么这时候就需要掌握以下的能力了：1、编程语言以实现数据的自动/在线多人采集、分析、存储。2、数据库和商业智能工具进行数据的复杂检索。
