学习数据挖掘的方法可以多样化，以下是一些建议的步骤和策略：

1、建立坚实的数学基础

数据挖掘是一门技术性很强的学科，需要掌握概率、统计、线性代数和优化等方面的知识。这些数学基础将帮助你理解数据挖掘背后的原理和算法。

2、学习数据挖掘的基本概念

了解数据挖掘的定义、目标、应用领域以及常用的数据挖掘任务和流程。这可以通过阅读数据挖掘的教材、在线课程或参考书籍来实现。

3、学习数据挖掘技术和算法

数据挖掘包含多种技术和算法，如传统统计方法、可视化技术、决策树、人工神经网络、遗传算法等。了解这些技术和算法的原理、应用场景和优缺点，并学习如何在实际问题中应用它们。

4、实践操作

数据挖掘是一门实践性很强的学科，因此在学习过程中要注重实践操作。你可以参与一些课程提供的案例或者自己寻找一些数据集进行练习。通过实际操作，你可以更好地理解和掌握数据挖掘的技术和算法。

5、利用工具和实践经验

在学习数据挖掘时，要利用一些工具和实践经验。例如，你可以使用Python等编程语言进行数据处理和分析，使用一些数据挖掘工具如Orange、Weka等。这些工具将帮助你更高效地完成数据挖掘任务，并积累实践经验。

6、参加讨论和交流

在学习过程中，可以参加一些讨论和交流活动，与同学和教师进行交流，分享自己的理解和感悟。这有助于你更深入地理解数据挖掘的知识和技术，并发现新的学习资源和机会。

7、阅读相关书籍和论文

除了课程提供的资料外，还可以阅读一些相关的书籍和论文，以加深对数据挖掘的理解和应用。这些书籍和论文将为你提供更深入的知识和见解，并帮助你了解数据挖掘的最新发展和趋势。

8、参加数据竞赛

参加一些编程竞赛或者Kaggle等数据竞赛也是一个很好的学习方法。这些竞赛将为你提供实际的数据挖掘问题，并让你在解决问题的过程中不断学习和提高。

总之，学习数据挖掘需要综合运用多种方法和策略，包括建立数学基础、学习基本概念和技术、实践操作、利用工具和实践经验、参加讨论和交流、阅读相关书籍和论文以及参加数据竞赛等。通过不断地学习和实践，你将逐渐掌握数据挖掘的知识和技能，并在实际问题中应用它们。