要学习挖掘小数据，你需要掌握一系列跨学科的知识和技能。下面是一些关键的学习领域：

统计学基础

统计学是数据挖掘的基石，它帮助你理解数据的分布、关系和趋势。你需要学习以下内容：

描述性统计：如均值、中位数、众数、方差和标准差等，用于总结和描述数据的基本特征。

推断性统计：包括假设检验、置信区间和回归分析等方法，用于从样本数据推断总体特征。

概率论：研究随机事件发生的规律，掌握概率分布、条件概率和贝叶斯定理等。

编程技能

编程是数据挖掘的核心技能之一，常用的编程语言有Python、R和SQL等。你需要：

Python：因其丰富的库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn等）而广泛应用于数据处理和机器学习。

R：专门用于统计分析和数据可视化，适合进行复杂的统计计算和图形绘制。

SQL：用于管理和操作关系数据库，能够高效地查询、插入、更新和删除数据。

数据预处理和清洗

在开始数据挖掘之前，你需要对数据进行预处理和清洗，以确保数据的质量和一致性。这包括：

数据清洗：处理缺失值、异常值和重复数据。

特征工程：选择和构建对模型预测最有用的特征。

机器学习算法

机器学习是数据挖掘的重要组成部分，通过学习和训练模型，可以从数据中发现规律和模式。你需要了解：

监督学习：如线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）和决策树等。

无监督学习：如聚类、降维和关联规则学习等。

强化学习：通过与环境互动来学习最优决策策略。

数据库管理

数据挖掘通常涉及大量的数据存储和处理，因此你需要掌握数据库管理的基本知识：

SQL：用于高效地查询和管理数据。

数据库设计：包括表结构的设计、索引的创建和数据备份与恢复等。

数据可视化

数据可视化是将数据分析结果以图形、图表等形式展现出来的过程，有助于更直观地理解数据：

数据可视化工具：如Tableau、Power BI和Matplotlib等。

可视化技巧：包括选择合适的图表类型、设置合适的视觉元素和交互功能等。

数学基础

数据挖掘涉及大量的数学计算，因此你需要具备一定的数学基础：

线性代数：矩阵运算、向量空间等。

概率论与数理统计：概率分布、假设检验、置信区间等。

微积分：优化方法、导数和积分等。

领域知识

了解你所在领域的特定知识和需求对于数据挖掘至关重要。这可能包括行业趋势、业务逻辑和特定算法等。

实践项目

最后，通过参与实际的数据挖掘项目来巩固和应用所学知识。这可以帮助你更好地理解理论知识，并提高解决实际问题的能力。

总之，学习挖掘小数据需要综合运用统计学、编程、数据处理和机器学习等多方面的知识。建议从学习统计学开始，逐步掌握编程技能，并通过实际项目来锻炼和提升自己的综合能力。