统计专业数据挖掘考研涉及多个方面，包括学术背景、技术掌握、选题方向、实践经验和未来职业规划。以下是一些关键步骤和建议：
了解数据挖掘基础技术
花费大约三个月时间学习数据挖掘的常用技术，如分类、聚类、预测、关联分析和孤立点分析。了解这些技术的基本原理、典型算法及适用场景。
选题与文献阅读
选择一个感兴趣的具体方向，通读该方向的经典论文，包括综述、主要发展方向和应用成果。选题阶段可能需要一年时间，以明确论文的创新点。
理论基础与实践结合
建立原型系统，进行试验，并用试验结果支持论文主题。原型系统需要体现良好的理论基础，而不仅仅是实现功能。这个过程通常需要至少一年时间。
数学与计算机基础
评估自身的数学和计算机功底。如果计算机基础较弱，建议选择统计学；如果计算机基础较好，可以选择大数据或数据科学专业。这些专业课程与数据挖掘的方法和理论更为一致。
选择报考方向
统计学专业的考研方向包括大数据处理、数据挖掘、机器学习和数据科学等。具体选择哪个方向，可以根据个人兴趣和职业规划来决定。
准备考试
应用统计考研一般考思想政治、英语二、数学三以及一门专业课。具体的考试科目以报考单位的专业目录为准。提前准备相关课程和技能，如统计应用软件、多元统计分析、SPSS软件、数据分析初步（R软件）和统计机器学习等。
申请与录取
可以考虑申请香港、新加坡等地的授课硕士项目，这些项目通常不需要考试，但需要准备语言成绩和相关申请材料。此外，也可以选择在国内的知名院校如北京师范大学等报考应用统计专业，注意查看各方向的招生名额和复试线。
就业前景
统计学专业毕业生具有广泛的就业前景，可以在政府部门、银行、证券、保险等金融行业以及各大上市公司和IT行业从事数据处理、数据挖掘和软件开发工作。也可以选择继续考研深造，攻读经济、金融、统计等相关方向的研究生。
通过以上步骤，可以系统地准备和进行统计专业数据挖掘考研，提高成功率和未来的职业竞争力。