数据挖掘需要学习的知识点包括：
统计学：
这是数据挖掘的基础，涉及描述性统计、推断性统计、概率论、回归分析、假设检验等内容。这些知识有助于理解数据的分布、关系和趋势，从而更准确地进行数据分析。
编程语言：
数据挖掘过程中需要使用编程语言进行数据处理和算法实现。常用的编程语言包括Python、R、SQL和Java。Python因其简洁易学且拥有丰富的库（如NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib等）而受到广泛欢迎。R语言在统计分析和数据可视化方面功能强大，适合进行复杂统计分析。SQL则用于数据库的查询和管理，是处理大规模数据的必备技能。
数据库管理：
数据挖掘需要从数据库中提取数据，因此需要熟悉SQL和NoSQL数据库。掌握数据查询、数据清洗和数据集成等技能是必要的。
机器学习：
数据挖掘的一个重要方面是应用机器学习算法来发现数据中的模式和关联。常见的机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、聚类算法等。了解这些算法的优缺点及其适用场景，可以帮助分析师选择合适的工具进行建模和预测。
数据预处理：
这是数据挖掘过程中必不可少的一步，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等。预处理的目的是提高数据质量，确保后续分析的准确性。
数据可视化：
数据可视化有助于更直观地理解数据和分析结果。掌握数据可视化工具和技术（如Tableau、Power BI、Matplotlib、Seaborn等）可以帮助分析师更好地传达发现。
领域知识：
了解特定领域的知识可以帮助分析师更好地理解数据和应用数据挖掘技术。例如，在电子商务中，了解用户购买行为模式可以帮助优化推荐系统。
算法和模型评估：
熟悉各种数据挖掘算法和如何评估模型的性能（如准确率、召回率、F1分数等）是数据挖掘项目成功的关键。
建议的学习路径是：
1. 首先学习统计学基础，掌握描述性统计、推断性统计、概率论和回归分析等基本概念。
2. 选择一种编程语言（如Python）进行深入学习，并掌握相关的数据处理和机器学习库。
3. 学习数据库管理，熟悉SQL和NoSQL数据库的使用。
4. 学习机器学习算法，了解它们的原理和应用场景。
5. 进行数据预处理和可视化练习，提高数据处理能力。
6. 学习数据挖掘项目中的实际应用案例，积累实践经验。
7. 不断学习和跟进最新的数据挖掘技术和工具，保持竞争力。