数据挖掘需要学习以下基础知识：

1、统计学：统计学是数据挖掘中最重要的基础知识之一，包括描述性统计、推论统计、概率论等方面的知识，用于数据分析和建模。

2、数据库知识：数据挖掘需要对数据库进行操作和查询，因此需要了解数据库的基本概念、SQL语言以及数据库设计和优化等方面的知识。

3、数据可视化：数据可视化是数据挖掘中必不可少的技能，它可以帮助理解数据分布和趋势，常用的工具包括Excel、Tableau、Python等。

4、机器学习：机器学习是数据挖掘中常用的技术之一，需要了解基本的机器学习算法和模型，如分类、回归、聚类等。

5、数据结构和算法：数据结构和算法是计算机科学中的基础知识，对于理解数据挖掘算法和优化算法非常有帮助。

6、编程语言：掌握一门编程语言对于数据挖掘来说非常重要，常用的编程语言包括Python、Java、C++等。

7、数据分析技能：数据分析是数据挖掘的重要组成部分，需要了解如何处理缺失值、异常值、离群点等方面的技能。

8、数据预处理：数据预处理是数据挖掘前的重要步骤，需要了解如何对数据进行清洗、转换和集成等方面的操作。

9、自然语言处理：对于文本数据挖掘而言，自然语言处理是必不可少的基础知识，需要了解基本的自然语言处理技术和方法。

10、云计算和分布式计算：随着大数据时代的到来，云计算和分布式计算成为数据挖掘的重要基础设施，需要了解相关的技术和工具，如Hadoop、Spark等。

以上是数据挖掘需要学习的一些基础知识，它们为深入学习和应用数据挖掘技术提供了重要的支撑。