数据挖掘考研哪所大学？
个人认为这个问题的提法不准确，因为“数据挖掘”是一个比较宽泛的研究领域，它包括了机器学习、模式识别、人工智能等领域的内容；而且“数据挖掘”本身也是一个很宽泛的概念（在学术界与工业界的定义不同），它包括了很多的具体方法（例如贝叶斯分类器、决策树等） 因此我的观点是，不要拘泥于“数据挖掘”，要关注你感兴趣的计算机领域的具体研究方向 1. 如果题主有明确的兴趣方向，就选择相应的研究方向的导师。比如你想从事神经网络的研究，那就可以找搞深度学习或脑机接口研究的导师；如果题主对搜索引擎感兴趣，那么可以选择百度、谷歌的工程师做导师。。。反正现在各个大学研究所的导师都是身怀绝技，总有与你相匹配的导师吧~~
2. 如果你的兴趣并不明确的话，那就多听听你感兴趣的专业的课程，然后选择一个自己比较有把握的专业报考。比如你可以先听一下统计学导论、机器学习导论的课程，再决定报考统计系还是计算机系 这样选的好处在于：一方面你确定了一个专业，复习起来目标更明确；另一方面，你在考研的过程中会对这些知识有更深入的理解，为以后的学习打下了基础。
3. 关于择校的问题，可以参照我之前的回答： 在上面提到的几个学校中，北师大的数据挖掘学科实力最强，北大和清华次之，浙大稍弱一些。所以如果题主没有特别的偏好，可以从这几个学校中选择。
4. 在选择好学校后，就是努力准备初试了！初试复试都要考专业课。不过初试相对简单些，复试就比较难。另外，每个学校的复试考察重点不一样。有些重视专业知识，比如复旦交大；而有的院校则侧重算法实现或编程能力，如北航
希望对你有帮助~ 以上。