学习数据挖掘需要具备以下基础：

数学基础

线性代数：理解矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等基本概念。

概率论与统计学：掌握概率分布、随机变量、期望值、方差、假设检验、回归分析等基本理论和方法。

微积分：了解导数和积分等基本概念，有助于理解优化算法和模型训练过程。

编程基础

Python或R：至少掌握一种数据挖掘常用的编程语言，能够进行数据处理、清洗、分析和建模。

SQL：掌握数据库查询语言，能够高效地从数据库中提取和处理数据。

数据处理能力

数据预处理：包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约，提升数据质量。

数据可视化：能够使用各种工具（如Matplotlib、Seaborn、Plotly等）将数据分析结果以图表形式展现。

机器学习知识

监督学习、无监督学习、强化学习：理解并掌握基本的机器学习算法和方法。

数据挖掘知识

分类、聚类、关联规则挖掘、路径挖掘：了解并掌握常用的数据挖掘技术和方法。

计算机科学知识

算法与数据结构：熟悉基本的数据结构和算法，如数组、链表、树、哈希表等，以及算法的时间复杂度计算方法。

大数据技术：了解Hadoop、Spark等大数据处理框架。

业务理解能力

领域知识：对所在行业的业务逻辑和数据有深入理解，能够将数据挖掘结果应用于实际业务中。

问题解决能力：具备较强的逻辑思维和问题解决能力，能够从数据中发现有价值的信息并制定相应的策略。

其他辅助技能

Excel：具备一定的Excel表格数据处理能力，有助于初步的数据分析。

政策敏感性：对政策和行业动态有敏感度，能够分析数据背后的政策影响。

总的来说，学习数据挖掘需要扎实的数学和编程基础，以及全面的机器学习与数据处理技能。此外，对所在行业的业务理解和分析能力也是非常重要的。建议通过系统的课程学习、实践项目和持续学习来不断提升自己的数据挖掘能力。