⑴ 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！
⑵ 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。
⑶ Python數據挖掘從哪些
一. 基於Python的數據挖掘 基本架構
1. matplotlib， 圖形化
2. pandas，數據挖掘的關鍵， 提供各種挖掘分析的演算法
3. numpy， 提供基本的統計
scipy， 提供各種數學公式
4. python common lib，python基本框架
二. 環境搭建
1. 安裝python
2. 安裝pip
pandas依賴的pip版本，最低是8.0.0。如果pip是8以下的版本，如7.2.1，需要升級pip.
命令是「python -m pip install -U pip」，這是windows版本。
Linux是」pip install -U pip「
通過命令「pip --version」， 可以查看pip版本號
3. 安裝pandas
命令「pip install pandas", 這是windows版本。
Linux平台可用
sudo apt-get install python-pandas
4. 安裝matplotlib
pip install matplotlib
三. 數據類型
pypython common type
string list tuple dict set
6鍾學列
list, tuple, string, unicode string, buffer object, xrange
pandas type
ndarray, series dateFrame
ndarray, 數組類型，新增原因：
list, tuple是基於指針+對象設計的。即list，tuple存儲的是void*指針，指針指向具體對象的數據。
因為是void*指針，所以二者可以存儲各種數據類型，即數據類型可以不統一。
雖然存儲豐富，但如果數據量過大時，即處理大數據時，有弊端。
1. 存儲空間大，浪費內存。因為存兩部分，指針+數據
2. 讀取慢，通過index，找到指針；基於指針，找到數據
所以在大數據處理時，新增ndarray，數字類型，類似C++ 數組。存儲相同，讀取、修改快捷。
別名：array, 有利於節省內存、提高CPU的計算時間，有豐富的處理函數
series，變長字典，
類似一維數組的對象；有數據和索引組成
新增原因：
dict是無序的，它的key和value存在映射關系。但key和value之間是不獨立的，存儲在一起。
如果需要對一項進行操作，會影響到另外一項。所以有了series， series的key和value是獨立的，獨立存儲。
series的key是定長有序的。通過series.key獲取整個索引， 通過series.values獲取所有values.
series的key,可以通過series.index.name，設置唯一的名稱。
series整體也可以設置唯一名稱，通過series.name
DataFrame:
1. 一個表格型的數據結構
2. 含有一組有序的列（類似於index)
3. 可以認為是，共享一個index的Series集合
data1={'name':['java', 'c', 'python'], 'year': [2,2,3]}
frame = pd.DataFrame(data1)
------------------------------------------------
四. 基本的數據分析流程：
1. 數據的獲取
2. 數據准備--規格化，建立各種索引index
3. 數據的顯示、描述，用於調試
如df.index, df.values， df.head(n), df.tail(n） df.describe
4. 數據的選擇
index獲取， 切片獲取, 行、列獲取， 矩形區域獲取
index獲取，df.row1 或者 df['row1']
行列，df.loc[行list, 列list], 如df.loc[0:1,['co1','col2'] ]
通過二位索引，取二維左上角，df.iloc[0,0],也可以列表 df.iloc[0:2,0:2]，取前2行。
5. 簡單的統計與處理
統計平均值、最大值等
6. Grouping 分組
df.groupby(df.row1)
7. Merge合並
append追加,
contact連接， 包含append功能，也可以兩個不同的二維數據結構合並
join連接， SQL連接，基於相同欄位連接，如 sql的where, a.row1 = b.row1
------------------------------------------------
五. 高級的數據處理與可視化：
1. 聚類分析
聚類是數據挖掘描述性任務和預測性任務的一個重要組成部分，它以相似性為基礎，
把相似的對象通過靜態分類，分成不同的組別和子集。
在python中，有很多第三方庫提供了聚類演算法。
聚類演算法有很多， 其中K-均值演算法，因為其簡單、快捷的特點，被廣泛使用。
基本原理是，
1. 查找某數據集的中心，
2. 使用均方差，計算距離。使得每一個數據點都收斂在一個組內；各個組是完全隔離的
案例：
>>> from pylab import *
>>> from scipy.cluster.vq import *
>>>
>>> list1=[88,64,96,85]
>>> list2=[92,99,95,94]
>>> list3=[91,87,99,95]
>>> list4 = [78,99,97,81]
>>> list5=[88,78,98,84]
>>> list6=[100,95,100,92]
>>> tempdate = (list1, list2, list3, list4, list5, list6)
>>>
>>> tempdate
([88, 64, 96, 85], [92, 99, 95, 94], [91, 87, 99, 95], [78, 99, 97, 81], [88, 78
, 98, 84], [100, 95, 100, 92])
>>> date = vstack(tempdate)
>>>
>>> date
array([[ 88, 64, 96, 85],
[ 92, 99, 95, 94],
[ 91, 87, 99, 95],
[ 78, 99, 97, 81],
[ 88, 78, 98, 84],
[100, 95, 100, 92]])
>>> centroids,abc=kmeans(date,2) #查找聚類中心，第二個參數是設置分N類，如5類，則為5
>>> centroids # 基於每列查找的中心點，可能是平均值
array([[88, 71, 97, 84],
[90, 95, 97, 90]])
>>>
>>> result,cde=vq(date,centroids) #對數據集，基於聚類中心進行分類
>>> result
array([0, 1, 1, 1, 0, 1])
2. 繪圖基礎
python描繪庫，包含兩部分，
繪圖api, matplotlib提供各種描繪介面。
集成庫，pylab（包含numpy和matplotlib中的常用方法），描繪更快捷、方便。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
t = np.arange(0,10)
plt.plot(t, t+2）
plt.plot(t,t, 'o', t,t+2, t,t**2, 'o') #（x,y)一組，默認是折線；『o'是散點，
plt.bar(t,t**2) # 柱狀圖
plt.show()
--------------------
import pylab as pl
t = np.arange(0,10)
plt.plot(t, t+2)
plt.show()
3. matplotlib圖像屬性控制
色彩、樣式
名稱： 圖、橫、縱軸,
plt.title('philip\'s python plot')
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('value')
其他： pl.figure(figsize=(8,6),dpi=100)
pl.plot(x,y, color='red', linewidth=3, lable='line1')
pl.legend(loc='upper left')
子圖
pl.subplot(211) # 整體圖片，可以分為二維部分；
#第一個是圖的行，第二個是列；第三個是index, 從左上開始0遍歷 當前行，再下一行。
#如果是2位數，如11，需要『，』
axes(left, bottom, width, height) # 參數取值范圍是(0,1), left,是到左邊的距離，bottom是到下面的距離
4. pandas作圖
Series、DataFrame支持直接描繪，封裝了調用matplotlib的介面，如
series.close.plot()
df.close.plot() #具體參數類似matplotlib普通介面
屬性控制
類似matplotlib普通介面，修改各種圖片的類型，柱形圖、折線等
--------common-----------------
list, tuple, dict
--------numpy-----------------
ndarray, Series, DataFrame
⑷ 用python做數據分析和數據挖掘用哪個IDE比較好
給你推薦兩個，試一下：
spyder和jupyter notebook， 這兩個通過安裝Anaconda，就同時有了。
Spyder： IDE， 界面和MATLAB很像
jupyter notebook: 交互性特別強， 非常適合一邊寫代碼，一邊查看運行結果， 寫完了以後， 直接就是PPT了。
⑸ python數據挖掘——文本分析
作者 | zhouyue65
來源 | 君泉計量
文本挖掘：從大量文本數據中抽取出有價值的知識，並且利用這些知識重新組織信息的過程。
一、語料庫（Corpus）
語料庫是我們要分析的所有文檔的集合。
二、中文分詞
2.1 概念：
中文分詞（Chinese Word Segmentation）：將一個漢字序列切分成一個一個單獨的詞。
eg：我的家鄉是廣東省湛江市-->我/的/家鄉/是/廣東省/湛江市
停用詞（Stop Words）：
數據處理時，需要過濾掉某些字或詞
√泛濫的詞，如web、網站等。
√語氣助詞、副詞、介詞、連接詞等，如 的，地，得；
2.2 安裝Jieba分詞包：
最簡單的方法是用CMD直接安裝：輸入pip install jieba，但是我的電腦上好像不行。
後來在這里：https://pypi.org/project/jieba/#files下載了jieba0.39解壓縮後 放在Python36Libsite-packages裡面，然後在用cmd，pip install jieba 就下載成功了，不知道是是什麼原因。
然後我再anaconda 環境下也安裝了jieba，先在Anaconda3Lib這個目錄下將jieba0.39的解壓縮文件放在裡面，然後在Anaconda propt下輸入 pip install jieba，如下圖：
2.3 代碼實戰：
jieba最主要的方法是cut方法：
jieba.cut方法接受兩個輸入參數:
1) 第一個參數為需要分詞的字元串
2）cut_all參數用來控制是否採用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一個參數：需要分詞的字元串,該方法適合用於搜索引擎構建倒排索引的分詞，粒度比較細
注意：待分詞的字元串可以是gbk字元串、utf-8字元串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的結構都是一個可迭代的generator，可以使用for循環來獲得分詞後得到的每一個詞語(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))轉化為list代碼示例( 分詞 )
輸出結果為： 我 愛
Python
工信處
女幹事
每月 經過 下屬 科室 都 要 親口
交代
24 口 交換機 等 技術性 器件 的 安裝
工作
分詞功能用於專業的場景：
會出現真武七截陣和天罡北斗陣被分成幾個詞。為了改善這個現象，我們用導入詞庫的方法。
但是，如果需要導入的單詞很多，jieba.add_word()這樣的添加詞庫的方法就不高效了。
我們可以用jieba.load_userdict(『D:PDM2.2金庸武功招式.txt』)方法一次性導入整個詞庫，txt文件中為每行一個特定的詞。
2.3.1 對大量文章進行分詞
先搭建語料庫：
分詞後我們需要對信息處理，就是這個分詞來源於哪個文章。
四、詞頻統計
3.1詞頻（Term Frequency）：
某個詞在該文檔中出現的次數。
3.2利用Python進行詞頻統計
3.2.1 移除停用詞的另一種方法，加if判斷
代碼中用到的一些常用方法：
分組統計：
判斷一個數據框中的某一列的值是否包含一個數組中的任意一個值：
取反：（對布爾值）
四、詞雲繪制
詞雲（Word Cloud）：是對文本中詞頻較高的分詞，給與視覺上的突出，形成「關鍵詞渲染」，從而國旅掉大量的文本信息，使瀏覽者一眼掃過就可以領略文本的主旨。
4.1 安裝詞雲工具包
這個地址：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python庫，進去根據自己的系統和Python的版本進行下載即可。
在python下安裝很方便，在anaconda下安裝費了點勁，最終將詞雲的文件放在C:UsersAdministrator 這個目錄下才安裝成功。
五、美化詞雲（詞雲放入某圖片形象中）
六、關鍵詞提取
結果如下:
七、關鍵詞提取實現
詞頻（Term Frequency）：指的是某一個給定的詞在該文檔中出現的次數。
計算公式： TF = 該次在文檔中出現的次數
逆文檔頻率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每個詞的權重，它的大小與一個詞的常見程度成反比
計算公式：IDF = log（文檔總數/（包含該詞的文檔數 - 1））
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：權衡某個分詞是否關鍵詞的指標，該值越大，是關鍵詞的可能性就越大。
計算公式：TF - IDF = TF * IDF
7.1文檔向量化
7.2代碼實戰
⑹ python數據挖掘是什麼
數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信
息和知識的過程。
python數據挖掘常用模塊
numpy模塊：用於矩陣運算、隨機數的生成等
pandas模塊：用於數據的讀取、清洗、整理、運算、可視化等
matplotlib模塊：專用於數據可視化，當然含有統計類的seaborn模塊
statsmodels模塊：用於構建統計模型，如線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸、主成分分析等
scipy模塊：專用於統計中的各種假設檢驗，如卡方檢驗、相關系數檢驗、正態性檢驗、t檢驗、F檢驗等
sklearn模塊：專用於機器學習，包含了常規的數據挖掘演算法，如決策樹、森林樹、提升樹、貝葉斯、K近鄰、SVM、GBDT、Kmeans等
數據分析和挖掘推薦的入門方式是？小公司如何利用數據分析和挖掘?
關於數據分析與挖掘的入門方式是先實現代碼和Python語法的落地（前期也需要你了解一些統計學知識、數學知識等），這個過程需要
你多閱讀相關的數據和查閱社區、論壇。然後你在代碼落地的過程中一定會對演算法中的參數或結果產生疑問，此時再去查看統計學和數據
挖掘方面的理論知識。這樣就形成了問題為導向的學習方法，如果將入門順序搞反了，可能在硬著頭皮研究理論演算法的過程中就打退堂鼓
了。
對於小公司來說，你得清楚的知道自己的痛點是什麼，這些痛點是否能夠體現在數據上，公司內部的交易數據、營銷數據、倉儲數據等是
否比較齊全。在這些數據的基礎上搭建核心KPI作為每日或每周的經營健康度衡量，數據分析側重於歷史的描述，數據挖掘則側重於未來
的預測。
差異在於對數據的敏感度和對數據的個性化理解。換句話說，就是懂分析的人能夠從數據中看出破綻，解決問題，甚至用數據創造價值；
不懂分析的人，做不到這些，更多的是描述數據。
更多技術請關注python視頻教程。
⑺ Python 數據挖掘可以通過C/S或B/S模式部署嗎如果可以，本地需要安裝什麼軟體，服務端需要安裝什麼軟體
1、硬體環境不同：
C/S 一般建立在專用的網路上， 小范圍里的網路環境， 區域網之間再通過專門伺服器提供連接和數據交換服務。 B/S 建立在廣域網之上的， 不必是專門的網路硬體環境，例與電話上網， 租用設備。 信息自己管理。 有比C/S更強的適應范圍， 一般只要有操作行迅系統和瀏覽器就行。
2、對安全要求不同 ：
C/S 一般面向相對固定的用戶群， 對信息安全的控制能力很強。 一般高度機密的信息系統採用C/S 結構適宜。 可以通過B/S發布部分可公開信息。
B/S 建立在廣域網之上， 對安全的控制能力相對弱， 面向是不可知的用戶群。
3、對程序架構不同：
C/S 程序可以更加註重流程， 可以對許可權多層次校驗， 對系統運行速度可以較少考慮。
B/S 對安全以及訪問速度的多重的考慮， 建立在需要更加優化的基礎之上。 比C/S有更高的要求 B/S結構的程序架構是發展的趨勢， 從MS的。Net系列的BizTalk 2000 Exchange 2000等， 全面支持網路的構件搭建的系統。 SUN 和IBM推的JavaBean 構件技術等，使 B/S更加成熟。
4、軟體重用不同：
C/S 程序可以不可避免的整體性考慮， 構件的重用性不如在B/S要求下的構件的重用性好。
B/S 對的多重結構，要求構件相對獨立的功能。 能夠相對較好的重用。就入買來的餐桌可以再利用，而不是做在牆上的石頭桌子
5、系統維護不同 :
系統維護是軟體生存周期中，開銷大。
C/S 程序由於整體性， 必須整體考察， 處理出現的問題以及系統升級。 升級難。 可能是再做一個全新的系統
B/S 構件組成，方面構件個別的更換，實現系統的無縫升級。 系統維護開銷減到最小。用戶從網上自己下載安裝就可以實現升級。
6、處理問題不同：
C/S 程序可以處理用戶面固定， 並且在相同區域， 安全要求高需求， 與操作系統相關。 應該都是相同的系物帶圓統
B/S 建立在廣域網上， 面向不同的用戶群， 分散地域， 這是C/S無法作到的。 與操作系統平台關系最小。
7、用罩塌戶介面不同
C/S 多是建立的Window平台上，表現方法有限，對程序員普遍要求較高
B/S 建立在瀏覽器上， 有更加豐富和生動的表現方式與用戶交流。 並且大部分難度減低，減低開發成本。
⑻ python 數據挖掘需要用哪些庫和工具
python 數據挖掘常用的庫太多了！主要分為以下幾大類：
第一數據獲取：request,BeautifulSoup
第二基本數學庫：numpy
第三 資料庫出路 pymongo
第四 圖形可視化 matplotlib
第五 樹分析基本的庫 pandas
數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘本質上像是機器學習和人工智慧的基礎，它的主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然後將這些信息合並讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關系。這就意味著，數據挖掘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。
想要了解更多有關python 數據挖掘的信息，可以了解一下CDA數據分析師的課程。CDA數據分析師證書的含金量是很高的，簡單從兩個方面分析一下：首先是企業對於CDA的認可，經管之家CDA LEVEL Ⅲ數據科學家認證證書，屬於行業頂尖的人才認證，已獲得IBM大數據大學，中國電信，蘇寧，德勤，獵聘，CDMS等企業的認可。CDA證書逐漸獲得各企業用人單位認可與引進，如中國電信、中國移動、德勤，蘇寧，中國銀行，重慶統計局等。點擊預約免費試聽課。
⑼ 數據挖掘方向，Python中還需要學習哪些內容
對於數據挖掘：Python不是重點
重點槐尺是亂孫機器學習和資料庫系統
Python基礎知識扎實就好。參考劉江的鉛陪高Python教程