A. python数据挖掘常用工具有哪些
1. Numpy
能够提供数组支持，进行矢量运算，并且高效地处理函数，线性代数处理等。提供真正的数组，比起python内置列表来说， Numpy速度更快。同时，Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Numpy。因为 Numpy内置函数处理数据速度与C语言同一级别，建议使用时尽量用内置函数。
2.Scipy
基于Numpy,能够提供了真正的矩阵支持，以及大量基于矩阵的数值计算模块，包括：插值运算，线性代数、图像信号，快速傅里叶变换、优化处理、常微分方程求解等。
3. Pandas
源于NumPy，提供强大的数据读写功能，支持类似SQL的增删改查，数据处理函数非常丰富，并且支持时间序列分析功能，灵活地对数据进行分析与探索，是python数据挖掘，必不可少的工具。
Pandas基本数据结构是Series和DataFrame。Series是序列，类似一维数组，DataFrame相当于一张二维表格，类似二维数组，DataFrame的每一列都是一个Series。
4.Matplotlib
数据可视化最常用，也是醉好用的工具之一，python中着名的绘图库，主要用于2维作图，只需简单几行代码可以生成各式的图表，例如直方图，条形图，散点图等，也可以进行简单的3维绘图。
5.Scikit-Learn
Scikit-Learn源于NumPy、Scipy和Matplotlib，是一 款功能强大的机器学习python库，能够提供完整的学习工具箱(数据处理，回归，分类，聚类，预测，模型分析等)，使用起来简单。不足是没有提供神经网络，以及深度学习等模型。
6.Keras
基于Theano的一款深度学习python库，不仅能够用来搭建普通神经网络，还能建各种深度学习模型，例如：自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等，重要的是，运行速度几块，对搭建各种神经网络模型的步骤进行简化，能够允许普通用户，轻松地搭建几百个输入节点的深层神经网络，定制程度也非常高。
关于python数据挖掘常用工具有哪些，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。
B. 用python做数据分析和数据挖掘用哪个IDE比较好
推荐使用
ipython和jupyter组合。下载安装这个就行.集成包.数据分析的绝大部分包都有集成.而且自带python环境与编译器。地址：https://www.continuum.io/downloads/。具体使用请搜索：anaconda
3
如果你需要的仅仅是一款编译器：推荐pycharm。可以搜一下
C. Python 数据分析与数据挖掘是啥
python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。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。
这里可以使用CDA一站式数据分析平台，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，挖掘数据的潜在价值。
如果你对于Python学数据挖掘感兴趣的话，推荐CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题；要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。点击预约免费试听课。
D. 用python做数据分析和数据挖掘用哪个IDE比较好
作为一名数据挖掘爱好者，Python能在相对比较短的时间内较快的实现自己的想法。Python的库非常的多那样就不需要重复造轮子了，我在
ipython-notebook上敲代码，用scrapy爬取数据(目前还不怎么熟练，以前用Python的requests搭配bs4使用爬取数
据)，用pandas进行数据清洗规整，用scikit-learn进行机器学习算法分析，用matplotlib,seaborn进行数据可视化。而这
些库在ipython-notebook上都是浑然天成，自成一体。
E. 用python做数据分析和数据挖掘用哪个IDE比较好
给你推荐两个，试一下： spyder和jupyter notebook， 这两个通过安装Anaconda，就同时有了。 Spyder： IDE， 界面和MATLAB很像 jupyter notebook: 交互性特别强， 非常适合一边写代码，一边查看运行结果， 写完了以后， 直接就是PPT了。
F. 用python做数据分析和数据挖掘用哪个IDE比较好
python是动态语言，使用ide的意义不是太大，不过一定要使用，推荐pycharm和eclipse+pydev插件
G. 有哪些python数据挖掘工具
1. Numpy
可以供给数组支撑，进行矢量运算，而且高效地处理函数，线性代数处理等。供给真实的数组，比起python内置列表来说， Numpy速度更快。一起，Scipy、Matplotlib、Pandas等库都是源于 Numpy。由于 Numpy内置函数处理数据速度与C语言同一等级，建议使用时尽量用内置函数。
2.Scipy
根据Numpy,可以供给了真实的矩阵支撑，以及大量根据矩阵的数值计算模块，包含：插值运算，线性代数、图画信号，快速傅里叶变换、优化处理、常微分方程求解等。
3. Pandas
源于NumPy，供给强壮的数据读写功用，支撑相似SQL的增删改查，数据处理函数十分丰富，而且支撑时间序列剖析功用，灵敏地对数据进行剖析与探索，是python数据发掘，必不可少的东西。
Pandas根本数据结构是Series和DataFrame。Series是序列，相似一维数组，DataFrame相当于一张二维表格，相似二维数组，DataFrame的每一列都是一个Series。
4.Matplotlib
数据可视化最常用，也是醉好用的东西之一，python中闻名的绘图库，首要用于2维作图，只需简单几行代码可以生成各式的图表，例如直方图，条形图，散点图等，也可以进行简单的3维绘图。
5.Scikit-Learn
Scikit-Learn源于NumPy、Scipy和Matplotlib，是一 款功用强壮的机器学习python库，可以供给完整的学习东西箱(数据处理，回归，分类，聚类，猜测，模型剖析等)，使用起来简单。缺乏是没有供给神经网络，以及深度学习等模型。
关于有哪些python数据挖掘工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是没有尽头的，学习一项技能更是受益终身，因此，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如若你还想继续了解关于python编程的素材及学习方法等内容，可以点击本站其他文章学习。
H. 学习python用什么软件
一、Python代码编辑器
Sublime Text
Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器，支持Python代码编辑，同时兼容所有平台，并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能，迅捷小巧，具有良好的兼容性，很受编程人士的喜爱！
2. Vim
Vim和Vi是一种模型编辑器，它将文本查看从文本编辑中分离，VIM在原始VI之上做了诸多改进，包括可扩展模型和就地代码构建，VIMScripts可用于各种Python开发任务！
3. Atom
Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”，可以兼容所有平台，拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场，使用Electron构建，其运行时安装的扩展插件可支持Python语言！
二、Python集成开发环境
1. PyCharm
PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Thonny
Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！
I. python用什么软件
对于学习Python的小伙伴，首推的Pycharm。
首先，PyCharm用于一般IDE具备的功能，比如， 调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
另外，PyCharm还提供了一些很好的功能用于Django开发，同时支持Google App Engine，
更酷的是，PyCharm支持IronPython。PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。
其次是sublime text
Sublime Text 支持多种编程语言的语法高亮、拥有优秀的代码自动完成功能，还拥有代码片段(Snippet)的功能，可以将常用的代码片段保存起来，在需要时随时调用。支持 VIM 模式，可以使用Vim模式下的多数命令。支持宏，简单地说就是把操作录制下来或者自己编写命令，然后播放刚才录制的操作或者命令。
Sublime Text 还具有良好的扩展能力和完全开放的用户自定义配置与神奇实用的编辑状态恢复功能。支持强大的多行选择和多行编辑。强大的快捷命令"可以实时搜索到相应的命令、选项、snippet 和 syntex， 按下回车就可以直接执行，减少了查找的麻烦。即时的文件切换。随心所欲的跳转到任意文件的任意位置。多重选择功能允许在页面中同时存在多个光标。
还有Jupyter, Jupyter Notebook(此前被称为 IPython notebook)是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。
Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括:数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。
最后就是最基本的nopad++，最开始的时候是实用这款作为开发工具进行基础练习。
Notepad++是一套自由软件的纯文本编辑器。该软件以GPL发布，有完整的中文化接口及支持多国语言撰写的功能(采用万国码UTF-8技术)。它的功能比Windows中的记事本(Notepad)强大，除了可以用来制作一般的纯文字的帮助文档，也十分适合用作撰写电脑程序的编辑器。
建议在学习Python基础的时候还是多使用Python自带的IDLE。IDLE是开发python程序的基本IDE(集成开发环境)，具备基本的IDE的功能，是非商业Python开发的不错的选择。当安装好python以后，IDLE就自动安装好了，不需要另外去找。