Python数据挖掘的基础知识
2019-08-23 来源：编玩边学
数据挖掘按照字面意思其实有两种解释，一种是获得数据，一种是从数据中寻找数据的特征，然后解读出一些规律和信息。从互联网上获取数据就是做一个爬虫去爬取想要的数据。还有就是可以把线下的一些信息转录为数字信息。挖掘数据特征，也就是数据分析，也是属于商业分析的一部分。财务、运营可能都需要根据一些数据分析出一些观点，在根据这些观点调整财务和运营策略。
我们今天的数据采集规模在人类历史上是空前的，日常生活也越来越依赖我们所采集的这些信息。我们希望计算机能把网页翻译成其他语言，预报天气，推荐我们喜欢的书，诊断我们的健康问题。类似的需求还会继续增长，我们会需要更多的应用和更高的精确性。数据挖掘技术可以用来训练计算机，使其根据已有数据做出决策。如今，数据挖掘技术已成为支撑很多高科技系统的骨干。
我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：
numpy高效处理数据，提供数组支持，很多模块都依赖它，比如pandas，scipy，matplotlib都依赖他，所以这个模块都是基础。所以必须先安装numpy。
pandas主要用于进行数据的采集与分析scipy主要进行数值计算。同时支持矩阵运算，并提供了很多高等数据处理功能，比如积分，微分方程求样等。
matplotlib作图模块，结合其他数据分析模块，解决可视化问题
statsmodels这个模块主要用于统计分析
Gensim这个模块主要用于文本挖掘
sklearn，keras前者机器学习，后者深度学习。
数据挖掘过程中还会使用到很多算法
回归：通过优化减少误差来估计变量之间的关系。
分类：识别对象所属的类别。一个例子是将电子邮件分类为垃圾邮件或合法邮件，或者查看某人的信用评分并批准或拒绝贷款请求。
聚类分析：根据数据的已知特征查找数据对象的自然分组。在营销中可以看到一个例子，其中分析可以揭示具有独特行为的客户分组，这可以应用于业务战略决策中。
关联和相关分析：寻找不明显的变量之间是否存在唯一关系。一个例子就是着名的啤酒和尿布案例：在本周末购买纸尿裤的男性更有可能购买啤酒，因此商店将它们放在一起以增加销量。
异常值分析：检查异常值以检查所述异常值的潜在原因和原因。其中一个例子是在欺诈检测中使用离群值分析，并试图确定规范之外的行为模式是否是欺诈。
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