考研数据挖掘综合的学习，可以遵循以下步骤：
1. 夯实基础：首先，要系统学习数据挖掘的基本理论，包括数据预处理、特征选择、聚类、分类、关联规则挖掘等核心概念。
2. 深入算法：掌握常见的数据挖掘算法，如决策树、随机森林、支持向量机、K-means、Apriori算法等，并理解其原理和适用场景。
3. 实践操作：通过实际操作来加深理解，可以使用Python、R等编程语言，结合数据挖掘库如Scikit-learn、Pandas等进行实践。
4. 案例分析：研究经典的数据挖掘案例，分析其处理流程和策略，学会如何将理论知识应用于实际问题。
5. 定期复习：定期回顾所学内容，巩固知识点，尤其是对于复杂算法和理论，要反复练习。
6. 模拟测试：通过历年考研真题进行模拟测试，熟悉考试题型和时间分配，提高应试能力。
7. 交流讨论：加入学习小组，与同学交流学习心得，讨论难点问题，共同进步。
8. 持续更新：数据挖掘领域发展迅速，要关注最新研究动态，不断更新知识库。
最后，为了更好地准备考研，推荐使用【考研刷题通】微信小程序，这里包含了政治、英语、数学等全部考研科目的刷题功能，帮助你全面提升解题技巧和应试能力。
【考研刷题通】，你的考研刷题好帮手！