① 研究数据挖掘技术的研究方向怎么填
这个可以从理论和应用两个方面看，理论方面的话，数据挖掘技术的研究有统计学理论、机器学习、深度学习等方面；应用的话，会有一些大数据应用框架类，比如hadoop生态、一些大数据组件、MPP的一些框架等。
② 研究生什么方向可以学大数据
研究生可以选择计算机科学、数据分析、统计学、信息管理等专业方向来学习大数据。
大数据是当前重要的研究领域，许多专业方向都与大数据紧密相关。研究生想要学习大数据，可以选择以下几个方向：
1. 计算机科学专业。计算机科学是大数据领域的基础学科，涵盖了大数据处理、分析和应用等方面的知识。在这个专业方向，研究生可以学习大数据相关的算法、编程语言和工具，以及如何处理大规模数据集。
2. 数据分析专业。数据分析是大数据领域中的重要分支，主要研究如何从大规模数据中提取有用信息。在这个专业方向，研究生可以学习数据分析的理论和方法，以及使用各种数据分析工具和软件。
3. 统计学专业。统计学是数学的一个分支，是研究数据收集、分析、解释和预测的学科。在大数据领域，统计学提供了重要的方法和工具来处理和分析大规模数据。研究生可以选择统计学专业，深入学习概率论、数理统计等基础知识，以及大数据相关的统计方法。
4. 信息管理专业。信息管理专业也涉及大数据领域，主要研究信息的组织、存储、处理和利用。在这个专业方向，研究生可以学习大数据管理、信息检索、数据挖掘等相关课程，以及如何将大数据应用于企业和组织的信息管理中。
总之，研究生可以通过选择计算机科学、数据分析、统计学或信息管理等专业来学习大数据。这些专业提供了丰富的课程和实践机会，帮助学生掌握大数据领域的理论和方法，为未来的职业发展奠定坚实基础。随着大数据领域的不断发展，这些专业方向也将持续更新和演变，为学生提供更多的学习机会和挑战。
③ 数据挖掘方面还有什么研究方向吗
数据挖掘领域主要包括以下方面：基础理论研究(规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习、时间空间数据挖掘、机器学习方法，监督、非监督、半监督等)、社交网络分析和大规模图挖掘(图模式挖掘、社区发现、网络聚类系数估计、网络关系挖掘、网络用户行为分析、网络信息传播、社交网络应用，社交推荐(信息、好友等))、大数据挖掘(算法的并行、分布式扩展、多源异构数据融合挖掘等)。数据挖掘应用(医疗、教育、金融等)。研究热点是大数据挖掘、社交网络和大规模图挖掘。
下面，在说一下什么是大数据挖掘，它跟传统的方法其本质区别是什么?大数据挖掘可以分为三点：算法的扩展、分布式框架开发、多源数据融合分析。通过阅读KDD’13，KDD’14，几篇KDD’15的big data session中的文章，几乎百分之百的文章都提到了算法的scalability。由此可见，现今大数据挖掘与传统算法的本质区别在于算法的可扩展性。换句话说，现在研究的算法在不仅仅能处理小规模数据集，当数据增加时也具有较大范围内的适合。算法的扩展，我理解为两个方面：scale out-纵向扩展以及scale up-横向扩展。纵向扩展最要在算法底层、良好的数据结构设计或者并行设计方面。横向扩展主要指算法的分布式技术实现(自己编写分布式算法或者基于现有分布式框架实现)。这里所说的“大数据”，在不同的挖掘领域(文本、图结构、机器学习、图像)所对应的数据量是不同的。对文本来说，几百万个样本可能就是“大数据”;对机器学习来说，千万个样本，几十维、几百维(MB/GB)就是“大数据”;对大规模图挖掘来说，千万级节点、亿级边(GB)，也是“大数据”;对图像数据，百万级图像(TB)完全可以称得上“大数据”。那么，要做算法的可扩展性是不是必须用到并行技术、分布式编程技术?答案是一般需要，但并不绝对。算法如果做到了极致，单台计算机也能处理“大数据”问题，比如：TurboGraph: A Fast Parallel Graph Engine Handing Billion-Scale Graphs in a Single PC. 文章仅仅在一台计算机上利用线程并行(多核)实现了计算机集群完成的工作。有些文章是用MATLAB来完成的实验(Comparing apples to oranges: a scalable solution with heterogeneous hashing、Fast Flux Discrimination for Large-Scale Sparse Nonlinear Classification、Online Chinese Restaurant Process)、有些文章是利用hadoop集群来完成实验、有些是利用C/JAVA语言编写分布式程序实现、有些是利用多核CPU的多线程并行实现。可见，算法的实现方式不重要，重要的是算法具有scalability。多源数据融合以及挖掘分析也可以称得上大数据挖掘，可能不见得数据集有非常大，但是通过多种数据的融合发现了之前完成不了的事情、或者之前完成效果不好的事情。比如：heterogeneous hashing文章用了两个异构数据集(text、image)进行relation-aware分析。特别是微软亚洲研究院在KDD’13 上的U-Air: When Urban Air Quality Inference Meets Big Data，这篇文章就是融合了5个数据集(气象数据、空气质量数据、POI数据、路网数据、轨迹数据)，利用传统的数据挖掘方法进行了融合分析，得到了较好的效果并进行了商业应用。附注：个人认为算法也应该考虑扩展性，在面临数据集增加时，看看是否还会能达到高效地预测结果。
总结：在大数据研究中，更多的是偏理论算法的研究。可以这样说，数据挖掘本身就是跟数据打交道，在特定情况下(数据集较大时或不断增加时)，数据挖掘的任何一个研究点都可能会遇到“大数据”问题。所以，真正需要做的是找准一个问题，利用传统方法进行挖掘，并测试在大规模数据集下传统算法是否可行，如果不可行，提出算法的改进版或者自己动手实现一个新的、具有可扩展性的算法，这就是大数据研究的过程(也包括异构数据融合分析)。