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python数据挖掘是什么

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数据挖掘(data mining,简称DM),是指从大量的数据中,通过统计学、人工智能、机器学习等方法,挖掘出未知的、且有价值的信

息和知识的过程。

python数据挖掘常用模块

numpy模块:用于矩阵运算、随机数的生成等

pandas模块:用于数据的读取、清洗、整理、运算、可视化等

matplotlib模块:专用于数据可视化,当然含有统计类的seaborn模块

statsmodels模块:用于构建统计模型,如线性回归、岭回归、逻辑回归、主成分分析等

scipy模块:专用于统计中的各种假设检验,如卡方检验、相关系数检验、正态性检验、t检验、F检验等

sklearn模块:专用于机器学习,包含了常规的数据挖掘算法,如决策树、森林树、提升树、贝叶斯、K近邻、SVM、GBDT、Kmeans等

数据分析和挖掘推荐的入门方式是?小公司如何利用数据分析和挖掘?

关于数据分析与挖掘的入门方式是先实现代码和Python语法的落地(前期也需要你了解一些统计学知识、数学知识等),这个过程需要

你多阅读相关的数据和查阅社区、论坛。然后你在代码落地的过程中一定会对算法中的参数或结果产生疑问,此时再去查看统计学和数据

挖掘方面的理论知识。这样就形成了问题为导向的学习方法,如果将入门顺序搞反了,可能在硬着头皮研究理论算法的过程中就打退堂鼓

了。

对于小公司来说,你得清楚的知道自己的痛点是什么,这些痛点是否能够体现在数据上,公司内部的交易数据、营销数据、仓储数据等是

否比较齐全。在这些数据的基础上搭建核心KPI作为每日或每周的经营健康度衡量,数据分析侧重于历史的描述,数据挖掘则侧重于未来

的预测。

差异在于对数据的敏感度和对数据的个性化理解。换句话说,就是懂分析的人能够从数据中看出破绽,解决问题,甚至用数据创造价值;

不懂分析的人,做不到这些,更多的是描述数据。

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