『壹』 問題做數據挖掘一般是用什麼編程語言比較好
數據挖掘的編程語言，一般要看用於什麼領域來進行選擇，介紹一下數據挖掘的編程語言的應用：
數據挖掘會用到SQL結構化查詢語言，其它任何編程語言僅是藉助SQL結構化查詢語言完成資料庫的操作、查詢和維護。結構化查詢語言(Structured Query Language)簡稱SQL，是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。一般來說做數據分析挖掘每種編程語言基本都能做。比如在社會經濟領域，普遍應用的是SPASS、SAS、MODELER等，一般的話，應用EXCEL也是可以的；在其他領域，編程能力強的可以用MATLAB，python，R等語言.上面這幾種最好都學一下,做分析方面,R語言是強項。數據可視化是Matlab。但是挖數據要做爬蟲，這個又會用到Java和Python,Python是個全能，在分析方面有Numpy，Scipy等數據分析庫，又有很多爬蟲庫，還有matplotlib的庫把數據可視化。
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『貳』 數據挖掘會用到什麼編程語言，jawa 、c 或 c++還是別的什麼
數據挖掘會用到SQL結構化查詢語言，其它任何編程語言僅是藉助SQL結構化查詢語言完成資料庫的操作、查詢和維護。
結構化查詢語言(Structured Query Language)簡稱SQL，是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統。
結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統, 可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。結構化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強大的功能。
數據挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。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。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。
編程語言（programming language），是用來定義計算機程序的形式語言。它是一種被標准化的交流技巧，用來向計算機發出指令。一種計算機語言讓程序員能夠准確地定義計算機所需要使用的數據，並精確地定義在不同情況下所應當採取的行動。
編程語言俗稱「計算機語言」，種類非常的多，總的來說可以分成機器語言、匯編語言、高級語言三大類。電腦每做的一次動作，一個步驟，都是按照已經用計算機語言編好的程序來執行的，程序是計算機要執行的指令的集合，而程序全部都是用我們所掌握的語言來編寫的。所以人們要控制計算機一定要通過計算機語言向計算機發出命令。 目前通用的編程語言有兩種形式：匯編語言和高級語言。
『叄』 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。
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