主要是方便，python的第三方模塊很豐富，而且語法非常簡練，自由度很高，python的numpy、scipy、matplotlib模塊可以完成所有的spss的功能，而且可以根據自己的需要按照定製的方法對數據進行清洗、歸約，需要的情況下還可以跟sql進行連接，做機器學習，很多時候數據是從互聯網上用網路爬蟲收集的，python有urllib模塊，可以很簡單的完成這個工作，有些時候爬蟲收集數據還要對付某些網站的驗證碼，python有PIL模塊，可以方便的進行識別，如果需要做神經網路、遺傳演算法，scipy也可以完成這個工作，還有決策樹就用if-then這樣的代碼，做聚類不能局限於某幾種聚類，可能要根據實際情況進行調整，k-means聚類、DBSCAN聚類，有時候可能還要綜合兩種聚類方法對大規模數據進行聚類分析，這些都需要自行編碼來完成，此外，基於距離的分類方法，有很多距離表達方式可以選用，比如歐幾里得距離、餘弦距離、閔可夫斯基距離、城市塊距離，雖然並不復雜， 但是用python編程實現很方便，基於內容的分類方法，python有強大的nltk自然語言處理模塊，對語言片語進行切分、收集、分類、統計等。
綜上，就是非常非常方便，只要你對python足夠了解，你發現你可以僅僅使用這一個工具快速實現你的所有想法
B. 大數據需不需要學習python呀
基本上是必須學。Java+Python,大數據必備。再來點兒Scala可能會更好。
C. 數據挖掘需要學習哪些知識
1.統計知識
在做數據分析，統計的知識肯定是需要的，Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我們做數據挖掘的話，就要重視數學知識，數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
2.概率知識
而樸素貝葉斯演算法需要概率方面的知識，SKM演算法需要高等代數或者區間論方面的知識。當然，我們可以直接套模型，R、Python這些工具有現成的演算法包，可以直接套用。但如果我們想深入學習這些演算法，最好去學習一些數學知識，也會讓我們以後的路走得更順暢。我們經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++，我自己用Python或者Java比較多。有時用MapRece寫程序，再用Hadoop或者Hyp來處理數據，如果用Python的話會和Spark相結合。
3.數據挖掘的數據類型
那麼可以挖掘的數據類型都有什麼呢?關系資料庫、數據倉庫、事務資料庫、空間資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫和多媒體資料庫。關系資料庫就是表的集合，每個表都賦予一個唯一的名字。每個表包含一組屬性列或欄位，並通常存放大量元組，比如記錄或行。關系中的每個元組代表一個被唯一關鍵字標識的對象，並被一組屬性值描述。
4.數據倉庫
什麼是數據倉庫呢?數據倉庫就是通過數據清理、數據變換、數據集成、數據裝入和定期數據刷新構造 。數據挖掘的工作內容是什麼呢?數據分析更偏向統計分析，出圖，作報告比較多，做一些展示。數據挖掘更偏向於建模型。比如，我們做一個電商的數據分析。萬達電商的數據非常大，具體要做什麼需要項目組自己來定。電商數據能給我們的業務什麼樣的推進，我們從這一點入手去思考。我們從中挑出一部分進行用戶分群。
關於數據挖掘需要學習哪些知識，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
D. python數據挖掘難不難
python數據挖掘，指用python對數據進行處理，從大型資料庫的分析中，發現預測信息的過程。
什麼是數據挖掘？
數據挖掘（英文全稱Data Mining，簡稱DM），指從大量的數據中挖掘出未知且有價值的信息和只知識的過程。
對於數據科學家來說，數據挖掘可能是一項模糊而艱巨的任務 - 它需要多種技能和許多數據挖掘技術知識來獲取原始數據並成功獲取數據。您需要了解統計學的基礎，以及可以幫助您大規模進行數據挖掘的不同編程語言。
python數據挖掘是什麼？
數據挖掘建模的工具有很多種，我們這里重點介紹python數據挖掘，python是美國Mathworks公司開發的應用軟體，創始人為荷蘭人吉多·范羅蘇姆，具備強大的科學及工程計算能力，它具有以矩陣計算為基礎的強大數學計算能力和分析功能，而且還具有豐富的可視化圖形表現功能和方便的程序設計能力。python並不提供一個專門的數據挖掘環境，但它提供非常多的相關演算法的實現函數，是學習和開發數據挖掘演算法的很好選擇。
只要有方法，正確且循序漸進的學習，python數據挖掘也並沒有想像中那麼難！
E. 大數據專業需要學習python嗎
不管是什麼專業，學習一門編程語言並不是件壞事，正所謂技多不壓身，而且Python語言是現在的熱門面向對象語言，搞大數據，以數據為核心，進行數據推理分析，如果你懂編程，通過設計數據獲取、分析等簡單軟體，還能解決以後未來你工作中的問題，甚至還有可能在未來，因為你開發的軟體提升了工作效率獲得了領導的青睞，你有了升職加薪的機會，你覺得不香嗎？
Python語言現在是各大語言排行榜上排名第一名的語言，可以說和Java是並駕齊驅的，具有簡單易學，容易上手等特點。學會接受並挑戰它，當你會而別人不會時，那你的優勢就非常明顯了。
F. 為什麼從事大數據行業，一定要學習Python
因為大數據結構包括它啊，所以從事大數據行業，就必須懂得它才可以更好的完成工作任務。
其次Python是最基礎的一門學科，從事大數據分析都需要分析數據，要自己做一個程序專門分析一個專門的數據，它是一款專門進行大數據收集的軟體，所以一定要學習它才可以。
G. 數據挖掘一定要用python嗎
並不是一定的，Java、Matlab都具有高效的
科學計算
功能，Python效率相對要低很多，只不過Python語法更為簡單，好上手。
H. 大數據需要學習python嗎
不一定，具體情況要看項目要求。數據工程Python用的比較多但其它語言也有（Java，scala，go），數據科學基本是Python或者R。
I. 數據挖掘方向，Python中還需要學習哪些內容
就題論題，還包括：
1. Python 資料庫連接庫，例如MySQL 連接庫的應用，這決定你的數據從哪裡來。這裡面涉及到sql語法和資料庫基本知識，是你在學習的時候必須一起學會的。
2. Python 做基本數據計算和預處理的庫，包括numpy ，scipy，pandas 這三個用得最多。
3. 數據分析和挖掘庫，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最廣泛的機器學習庫，後者是側重於統計分析的庫。（要知道統計分析大多時候和數據挖掘都錯不能分開使用）
4. 圖形展示庫。matpotlib，這是用的最多的了。
說完題主本身 要求，樓上幾位說的對，你還需要一些關於數據挖掘演算法的基本知識和認知，否則即使你調用相關庫得到結果，很可能你都不知道怎麼解讀，如何優化，甚至在什麼場景下還如何選擇演算法等。因此基本知識你得了解。主要包括：
1.統計學相關，看看深入淺出數據分析和漫畫統計學吧，雖然是入門的書籍，但很容易懂。
2.數據挖掘相關，看看數據挖掘導論吧，這是講演算法本身得書。
剩下的就是去實踐了。有項目就多參與下項目，看看真正的數據挖掘項目是怎麼開展的，流程怎樣等。沒有項目可以去參加一些數據挖掘或機器學習方面的大賽，也是增加經驗得好方法。
J. 學大數據必須要會python嗎
應當要的
大數據分兩個方向，一個是開發，一個是分析
開發主要就是大數據組件的二次開發，主要使用Java，這類崗位以開發為主，但也會需要使用一點分析手段
分析崗位則以SQL和Python為主，SQL應用在hive上，可能需要寫自定義計算邏輯，這時候可能就用到Python。 另外一個是純數據分析 也是Python為主，因為Python的科學計算生態非常強大，
如果不會Python，那麼你的分析手段會受限，Python不難學，建議學起來，而且用途越來越廣，還是應該早點入門