python數據挖掘

⑴ 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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⑵ 用python做數據分析和數據挖掘用哪個IDE比較好

作名數據挖掘者Python能相比較短間內較快實現自想Python庫非需要重復造輪我
ipython-notebook敲代碼用scrapy爬取數據(目前熟練前用Pythonrequests搭配bs4使用爬取數
據)用pandas進行數據清洗規整用scikit-learn進行機器習算析用matplotlib,seaborn進行數據視化
些庫ipython-notebook都渾自體

⑶ Python和數據挖掘有什麼關系

Python是工具
數據挖掘是研究方向
數據挖掘有很多經典演算法，這些演算法有的有現成Python包，你可以用Python調用這些包處理自己的數據實現數據挖掘。

⑷ 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)

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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

⑸ 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！

⑹ 如何用python進行大數據挖掘和分析

毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。
篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。
用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
各種類庫
當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。
所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。
希望能幫到你！

⑺ Python 數據分析與數據挖掘是啥

數據分析和數據挖掘並不是相互獨立的，數據分析通常是直接從資料庫取出已有信息，進行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。但是如果要分析已有信息背後的隱藏信息，而這些信息通過觀察往往是看不到的，這是就需要用到數據挖掘，作為分析之前要走的一個門檻。數據挖掘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。
這里可以使用億信華辰一站式數據分析平台ABI，億信ABI融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。其中數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。幫助企業發現潛在的信息，挖掘數據的潛在價值。

⑻ 數據挖掘為什麼要用java或python

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

⑼ python數據挖掘工具有哪些

1. Numpy

可以供給數組支撐，進行矢量運算，而且高效地處理函數，線性代數處理等。供給真實的數組，比起python內置列表來說， Numpy速度更快。一起，Scipy、Matplotlib、Pandas等庫都是源於 Numpy。由於 Numpy內置函數處理數據速度與C語言同一等級，建議使用時盡量用內置函數。

2.Scipy

根據Numpy,可以供給了真實的矩陣支撐，以及大量根據矩陣的數值計算模塊，包含：插值運算，線性代數、圖畫信號，快速傅里葉變換、優化處理、常微分方程求解等。

3. Pandas

源於NumPy，供給強壯的數據讀寫功用，支撐相似SQL的增刪改查，數據處理函數十分豐富，而且支撐時間序列剖析功用，靈敏地對數據進行剖析與探索，是python數據發掘，必不可少的東西。

Pandas根本數據結構是Series和DataFrame。Series是序列，相似一維數組，DataFrame相當於一張二維表格，相似二維數組，DataFrame的每一列都是一個Series。

4.Matplotlib

數據可視化最常用，也是醉好用的東西之一，python中聞名的繪圖庫，首要用於2維作圖，只需簡單幾行代碼可以生成各式的圖表，例如直方圖，條形圖，散點圖等，也可以進行簡單的3維繪圖。

5.Scikit-Learn

Scikit-Learn源於NumPy、Scipy和Matplotlib，是一 款功用強壯的機器學習python庫，可以供給完整的學習東西箱(數據處理，回歸，分類，聚類，猜測，模型剖析等)，使用起來簡單。缺乏是沒有供給神經網路，以及深度學習等模型。

6.Keras

根據Theano的一款深度學習python庫，不僅可以用來建立普通神經網路，還能建各種深度學習模型，例如：自編碼器、循環神經網路、遞歸神經網路、卷積神經網路等，重要的是，運轉速度幾塊，對建立各種神經網路模型的過程進行簡化，可以答應普通用戶，輕松地建立幾百個輸入節點的深層神經網路，定製程度也十分高。

關於 python數據挖掘工具有哪些，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是沒有盡頭的，學習一項技能更是受益終身，因此，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如若你還想繼續了解關於python編程的素材及學習方法等內容，可以點擊本站其他文章學習。

⑽ 有哪些python數據挖掘工具

1. Numpy

可以供給數組支撐，進行矢量運算，而且高效地處理函數，線性代數處理等。供給真實的數組，比起python內置列表來說， Numpy速度更快。一起，Scipy、Matplotlib、Pandas等庫都是源於 Numpy。由於 Numpy內置函數處理數據速度與C語言同一等級，建議使用時盡量用內置函數。

2.Scipy

根據Numpy,可以供給了真實的矩陣支撐，以及大量根據矩陣的數值計算模塊，包含：插值運算，線性代數、圖畫信號，快速傅里葉變換、優化處理、常微分方程求解等。

3. Pandas

源於NumPy，供給強壯的數據讀寫功用，支撐相似SQL的增刪改查，數據處理函數十分豐富，而且支撐時間序列剖析功用，靈敏地對數據進行剖析與探索，是python數據發掘，必不可少的東西。

Pandas根本數據結構是Series和DataFrame。Series是序列，相似一維數組，DataFrame相當於一張二維表格，相似二維數組，DataFrame的每一列都是一個Series。

4.Matplotlib

數據可視化最常用，也是醉好用的東西之一，python中聞名的繪圖庫，首要用於2維作圖，只需簡單幾行代碼可以生成各式的圖表，例如直方圖，條形圖，散點圖等，也可以進行簡單的3維繪圖。

5.Scikit-Learn

Scikit-Learn源於NumPy、Scipy和Matplotlib，是一 款功用強壯的機器學習python庫，可以供給完整的學習東西箱(數據處理，回歸，分類，聚類，猜測，模型剖析等)，使用起來簡單。缺乏是沒有供給神經網路，以及深度學習等模型。

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