第1个回答 2017-02-24
可以。
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。
数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。
第2个回答 2015-09-13
只是使用工具的话，什么不懂都没问题。如果要设计算法，需要懂一些概率和线性代数。如果要钻研深奥的机器学习基本理论，那需要很好的数学基础了。
大部分人停留在第一个层次已经足够了，算法和技术都是现成的，需要考虑的多是数据和业务。
其实数学这个东西，上学的时候老是在想，这个东西究竟有什么用，求学这十几年，大部分人也让数学折腾的不轻。
但是现在慢慢觉得如果想在某个技术领域达到一定的高度，往往到最后数学会是瓶颈，会卡在那里，因为大脑里根本没有那个理论骨架支撑了，这个时候就会感觉到数学的重要性，总之，如果有能力，有那个毅力，数学—啃到什么程度算什么程度。
说说数据挖掘，这个领域，个人觉得和数学的关系还是相当大的。
虽然说现在的数据挖掘软件已经把算都封装好了，只需要自己动手点点就可以了，但是就点这几下，也是需要功夫的，这算法里面的参数你都得能明白吧。说到设置这些参数，那就必须首先把算法弄明白，不要求自己去设计算法，最起码也得看得懂这个算法原理，要不还真不好下手。
第3个回答 2015-09-21
如果只是“应试教育”语境下的“数学不好”，大可不必作为阻挡学习计算机的绊脚石。
数学是一种原理、一种思维方式、一种热情。如果你不惧怕这样的数学，那么完全可以去学习计算机。
当你进入计算机这个行业，你每天用一些新技术，编写各种业务流，你感觉你用到数学了吗？是的，你不会数学同样可以写增删改查，可以写进销存，可以用JAVA,EJB,SSH,.NET,WCF。。。。各种新奇的技术去解决问题。甚至，你利用合适模式去架构你的软件你也许也不会用到太高深的数学。
可是，这绝不能说明数学无用处，很多计算机的基本问题就是数学问题。我觉得随着接触的广泛，遇到越来越多的高深问题的时候，就会慢慢发现数学的用处了。我们写贝斯分页，或者一些高级的算法，觉得要用的到数学。解决一些很COOL的问题，写一些很时髦的算法，让别人觉得你很牛。
所以，如果有时间，拿出你的大学课本，去读读那些和计算机有关的数学书，比如概率论，数理逻辑，离散，线性代数。有一天你会看到更广阔的领域，你会觉得编程是个很COOL的事情。
参考知乎。
第4个回答 2013-02-06
数据挖掘现在都用挖掘软件，其中部分需要建模，就是需要编程。SAS语言看看吧，我有同事是数据挖掘工程师本回答被提问者采纳