python数据挖掘

⑴ python 数据挖掘需要用哪些库和工具

python 数据挖掘常用的库太多了！主要分为以下几大类：
第一数据获取：request,BeautifulSoup
第二基本数学库：numpy
第三 数据库出路 pymongo
第四 图形可视化 matplotlib
第五 树分析基本的库 pandas

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着，数据挖掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。

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⑵ 用python做数据分析和数据挖掘用哪个IDE比较好

作名数据挖掘者Python能相比较短间内较快实现自想Python库非需要重复造轮我
ipython-notebook敲代码用scrapy爬取数据(目前熟练前用Pythonrequests搭配bs4使用爬取数
据)用pandas进行数据清洗规整用scikit-learn进行机器习算析用matplotlib,seaborn进行数据视化
些库ipython-notebook都浑自体

⑶ Python和数据挖掘有什么关系

Python是工具
数据挖掘是研究方向
数据挖掘有很多经典算法，这些算法有的有现成Python包，你可以用Python调用这些包处理自己的数据实现数据挖掘。

⑷ Python数据挖掘从哪些

一. 基于Python的数据挖掘 基本架构

1. matplotlib， 图形化

2. pandas，数据挖掘的关键， 提供各种挖掘分析的算法

3. numpy， 提供基本的统计
scipy， 提供各种数学公式

4. python common lib，python基本框架

二. 环境搭建
1. 安装python

2. 安装pip
pandas依赖的pip版本，最低是8.0.0。如果pip是8以下的版本，如7.2.1，需要升级pip.
命令是“python -m pip install -U pip”，这是windows版本。
Linux是”pip install -U pip“

通过命令“pip --version”， 可以查看pip版本号

3. 安装pandas
命令“pip install pandas", 这是windows版本。

Linux平台可用
sudo apt-get install python-pandas

4. 安装matplotlib
pip install matplotlib

三. 数据类型
pypython common type
string list tuple dict set
6钟学列
list, tuple, string, unicode string, buffer object, xrange

pandas type
ndarray, series dateFrame

ndarray, 数组类型，新增原因：
list, tuple是基于指针+对象设计的。即list，tuple存储的是void*指针，指针指向具体对象的数据。
因为是void*指针，所以二者可以存储各种数据类型，即数据类型可以不统一。
虽然存储丰富，但如果数据量过大时，即处理大数据时，有弊端。
1. 存储空间大，浪费内存。因为存两部分，指针+数据
2. 读取慢，通过index，找到指针；基于指针，找到数据
所以在大数据处理时，新增ndarray，数字类型，类似C++ 数组。存储相同，读取、修改快捷。
别名：array, 有利于节省内存、提高CPU的计算时间，有丰富的处理函数

series，变长字典，
类似一维数组的对象；有数据和索引组成
新增原因：
dict是无序的，它的key和value存在映射关系。但key和value之间是不独立的，存储在一起。
如果需要对一项进行操作，会影响到另外一项。所以有了series， series的key和value是独立的，独立存储。
series的key是定长有序的。通过series.key获取整个索引， 通过series.values获取所有values.
series的key,可以通过series.index.name，设置唯一的名称。
series整体也可以设置唯一名称，通过series.name

DataFrame:
1. 一个表格型的数据结构
2. 含有一组有序的列（类似于index)
3. 可以认为是，共享一个index的Series集合

data1={'name':['java', 'c', 'python'], 'year': [2,2,3]}
frame = pd.DataFrame(data1)

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四. 基本的数据分析流程：
1. 数据的获取

2. 数据准备--规格化，建立各种索引index

3. 数据的显示、描述，用于调试
如df.index, df.values， df.head(n), df.tail(n） df.describe

4. 数据的选择
index获取， 切片获取, 行、列获取， 矩形区域获取

index获取，df.row1 或者 df['row1']
行列，df.loc[行list, 列list], 如df.loc[0:1,['co1','col2'] ]
通过二位索引，取二维左上角，df.iloc[0,0],也可以列表 df.iloc[0:2,0:2]，取前2行。

5. 简单的统计与处理
统计平均值、最大值等

6. Grouping 分组
df.groupby(df.row1)

7. Merge合并
append追加,
contact连接， 包含append功能，也可以两个不同的二维数据结构合并
join连接， sql连接，基于相同字段连接，如 sql的where, a.row1 = b.row1

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五. 高级的数据处理与可视化：
1. 聚类分析
聚类是数据挖掘描述性任务和预测性任务的一个重要组成部分，它以相似性为基础，
把相似的对象通过静态分类，分成不同的组别和子集。
在python中，有很多第三方库提供了聚类算法。

聚类算法有很多， 其中K-均值算法，因为其简单、快捷的特点，被广泛使用。
基本原理是，
1. 查找某数据集的中心，
2. 使用均方差，计算距离。使得每一个数据点都收敛在一个组内；各个组是完全隔离的

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) #查找聚类中心，第二个参数是设置分N类，如5类，则为5

>>> centroids # 基于每列查找的中心点，可能是平均值
array([[88, 71, 97, 84],
[90, 95, 97, 90]])
>>>
>>> result,cde=vq(date,centroids) #对数据集，基于聚类中心进行分类
>>> result
array([0, 1, 1, 1, 0, 1])

2. 绘图基础
python描绘库，包含两部分，
绘图api, matplotlib提供各种描绘接口。
集成库，pylab（包含numpy和matplotlib中的常用方法），描绘更快捷、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)一组，默认是折线；‘o'是散点，
plt.bar(t,t**2) # 柱状图
plt.show()

--------------------
import pylab as pl
t = np.arange(0,10)
plt.plot(t, t+2)
plt.show()

3. matplotlib图像属性控制
色彩、样式
名称： 图、横、纵轴,
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')

子图
pl.subplot(211) # 整体图片，可以分为二维部分；
#第一个是图的行，第二个是列；第三个是index, 从左上开始0遍历 当前行，再下一行。
#如果是2位数，如11，需要‘，’
axes(left, bottom, width, height) # 参数取值范围是(0,1), left,是到左边的距离，bottom是到下面的距离

4. pandas作图
Series、DataFrame支持直接描绘，封装了调用matplotlib的接口，如
series.close.plot()
df.close.plot() #具体参数类似matplotlib普通接口

属性控制
类似matplotlib普通接口，修改各种图片的类型，柱形图、折线等

--------common-----------------
list, tuple, dict

--------numpy-----------------
ndarray, Series, DataFrame

⑸ python数据挖掘难不难

python数据挖掘，指用python对数据进行处理，从大型数据库的分析中，发现预测信息的过程。
什么是数据挖掘？

数据挖掘（英文全称Data Mining，简称DM），指从大量的数据中挖掘出未知且有价值的信息和只知识的过程。

对于数据科学家来说，数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据。您需要了解统计学的基础，以及可以帮助您大规模进行数据挖掘的不同编程语言。

python数据挖掘是什么？

数据挖掘建模的工具有很多种，我们这里重点介绍python数据挖掘，python是美国Mathworks公司开发的应用软件，创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆，具备强大的科学及工程计算能力，它具有以矩阵计算为基础的强大数学计算能力和分析功能，而且还具有丰富的可视化图形表现功能和方便的程序设计能力。python并不提供一个专门的数据挖掘环境，但它提供非常多的相关算法的实现函数，是学习和开发数据挖掘算法的很好选择。

只要有方法，正确且循序渐进的学习，python数据挖掘也并没有想象中那么难！

⑹ 如何用python进行大数据挖掘和分析

毫不夸张地说，大数据已经成为任何商业交流中不可或缺的一部分。桌面和移动搜索向全世界的营销人员和公司以空前的规模提供着数据，并且随着物联网的到来，大量用以消费的数据还会呈指数级增长。这种消费数据对于想要更好地定位目标客户、弄懂人们怎样使用他们的产品或服务，并且通过收集信息来提高利润的公司来说无疑是个金矿。
筛查数据并找到企业真正可以使用的结果的角色落到了软件开发者、数据科学家和统计学家身上。现在有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼梦工厂。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。所以，大数据市场急需Python开发者，不是Python开发者的专家也可以以相当块速度学习这门语言，从而最大化用在分析数据上的时间，最小化学习这门语言的时间。
用Python进行数据分析之前，你需要从Continuum.io下载Anaconda。这个包有着在Python中研究数据科学时你可能需要的一切东西。它的缺点是下载和更新都是以一个单元进行的，所以更新单个库很耗时。但这很值得，毕竟它给了你所需的所有工具，所以你不需要纠结。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要成为一个Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
各种类库
当你掌握了Python的基本知识点后，你需要了解它的有关数据科学的类库是怎样工作的以及哪些是你需要的。其中的要点包括NumPy，一个提供高级数学运算功能的基础类库，SciPy，一个专注于工具和算法的可靠类库，Sci-kit-learn，面向机器学习，还有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了类库之外，你也有必要知道Python是没有公认的最好的集成开发环境(IDE)的，R语言也一样。所以说，你需要亲手试试不同的IDE再看看哪个更能满足你的要求。开始时建议使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各种各样的IDE一样，Python也提供各种各样的数据可视化库，比如说Pygal，Bokeh和Seaborn。这些数据可视化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一个简单且有效的数值绘图类库。
所有的这些库都包括在了Anaconda里面，所以下载了之后，你就可以研究一下看看哪些工具组合更能满足你的需要。用Python进行数据分析时你会犯很多错误，所以得小心一点。一旦你熟悉了安装设置和每种工具后，你会发现Python是目前市面上用于大数据分析的最棒的平台之一。
希望能帮到你！

⑺ Python 数据分析与数据挖掘是啥

数据分析和数据挖掘并不是相互独立的，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。但是如果要分析已有信息背后的隐藏信息，而这些信息通过观察往往是看不到的，这是就需要用到数据挖掘，作为分析之前要走的一个门槛。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。
这里可以使用亿信华辰一站式数据分析平台ABI，亿信ABI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。

⑻ 数据挖掘为什么要用java或python

主要是方便，python的第三方模块很丰富，而且语法非常简练，自由度很高，python的numpy、scipy、matplotlib模块可以完成所有的spss的功能，而且可以根据自己的需要按照定制的方法对数据进行清洗、归约，需要的情况下还可以跟sql进行连接，做机器学习，很多时候数据是从互联网上用网络爬虫收集的，python有urllib模块，可以很简单的完成这个工作，有些时候爬虫收集数据还要对付某些网站的验证码，python有PIL模块，可以方便的进行识别，如果需要做神经网络、遗传算法，scipy也可以完成这个工作，还有决策树就用if-then这样的代码，做聚类不能局限于某几种聚类，可能要根据实际情况进行调整，k-means聚类、DBSCAN聚类，有时候可能还要综合两种聚类方法对大规模数据进行聚类分析，这些都需要自行编码来完成，此外，基于距离的分类方法，有很多距离表达方式可以选用，比如欧几里得距离、余弦距离、闵可夫斯基距离、城市块距离，虽然并不复杂， 但是用python编程实现很方便，基于内容的分类方法，python有强大的nltk自然语言处理模块，对语言词组进行切分、收集、分类、统计等。
综上，就是非常非常方便，只要你对python足够了解，你发现你可以仅仅使用这一个工具快速实现你的所有想法

⑼ python数据挖掘工具有哪些

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。

6.Keras

根据Theano的一款深度学习python库，不仅可以用来建立普通神经网络，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，运转速度几块，对建立各种神经网络模型的过程进行简化，可以答应普通用户，轻松地建立几百个输入节点的深层神经网络，定制程度也十分高。

关于 python数据挖掘工具有哪些，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。

⑽ 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。

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