小編給大家分享一下python數(shù)據(jù)挖掘指的是什么，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這邊文章給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲，下面讓我們一起去學(xué)習(xí)方法吧！

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數(shù)據(jù)挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計學(xué)、人工智能、機器學(xué)習(xí)等方法，挖掘出未知的、且有價值的信

息和知識的過程。

python數(shù)據(jù)挖掘常用模塊

numpy模塊：用于矩陣運算、隨機數(shù)的生成等

pandas模塊：用于數(shù)據(jù)的讀取、清洗、整理、運算、可視化等

matplotlib模塊：專用于數(shù)據(jù)可視化，當然含有統(tǒng)計類的seaborn模塊

statsmodels模塊：用于構(gòu)建統(tǒng)計模型，如線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸、主成分分析等

scipy模塊：專用于統(tǒng)計中的各種假設(shè)檢驗，如卡方檢驗、相關(guān)系數(shù)檢驗、正態(tài)性檢驗、t檢驗、F檢驗等

sklearn模塊：專用于機器學(xué)習(xí)，包含了常規(guī)的數(shù)據(jù)挖掘算法，如決策樹、森林樹、提升樹、貝葉斯、K近鄰、SVM、GBDT、Kmeans等

數(shù)據(jù)分析和挖掘推薦的入門方式是？小公司如何利用數(shù)據(jù)分析和挖掘?

關(guān)于數(shù)據(jù)分析與挖掘的入門方式是先實現(xiàn)代碼和Python語法的落地（前期也需要你了解一些統(tǒng)計學(xué)知識、數(shù)學(xué)知識等），這個過程需要

你多閱讀相關(guān)的數(shù)據(jù)和查閱社區(qū)、論壇。然后你在代碼落地的過程中一定會對算法中的參數(shù)或結(jié)果產(chǎn)生疑問，此時再去查看統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)

挖掘方面的理論知識。這樣就形成了問題為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)方法，如果將入門順序搞反了，可能在硬著頭皮研究理論算法的過程中就打退堂鼓

了。

對于小公司來說，你得清楚的知道自己的痛點是什么，這些痛點是否能夠體現(xiàn)在數(shù)據(jù)上，公司內(nèi)部的交易數(shù)據(jù)、營銷數(shù)據(jù)、倉儲數(shù)據(jù)等是

否比較齊全。在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上搭建核心KPI作為每日或每周的經(jīng)營健康度衡量，數(shù)據(jù)分析側(cè)重于歷史的描述，數(shù)據(jù)挖掘則側(cè)重于未來

的預(yù)測。

差異在于對數(shù)據(jù)的敏感度和對數(shù)據(jù)的個性化理解。換句話說，就是懂分析的人能夠從數(shù)據(jù)中看出破綻，解決問題，甚至用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值；

不懂分析的人，做不到這些，更多的是描述數(shù)據(jù)。

以上是python數(shù)據(jù)挖掘指的是什么的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道！

當前文章：python數(shù)據(jù)挖掘指的是什么
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