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小編給大家分享一下python數據挖掘指的是什么，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習，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習方法吧！
數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智能、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信
息和知識的過程。
python數據挖掘常用模塊
numpy模塊：用于矩陣運算、隨機數的生成等
pandas模塊：用于數據的讀取、清洗、整理、運算、可視化等
matplotlib模塊：專用于數據可視化，當然含有統計類的seaborn模塊
statsmodels模塊：用于構建統計模型，如線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸、主成分分析等
scipy模塊：專用于統計中的各種假設檢驗，如卡方檢驗、相關系數檢驗、正態性檢驗、t檢驗、F檢驗等
sklearn模塊：專用于機器學習，包含了常規的數據挖掘算法，如決策樹、森林樹、提升樹、貝葉斯、K近鄰、SVM、GBDT、Kmeans等
數據分析和挖掘推薦的入門方式是？小公司如何利用數據分析和挖掘?
關于數據分析與挖掘的入門方式是先實現代碼和Python語法的落地（前期也需要你了解一些統計學知識、數學知識等），這個過程需要
你多閱讀相關的數據和查閱社區、論壇。然后你在代碼落地的過程中一定會對算法中的參數或結果產生疑問，此時再去查看統計學和數據
挖掘方面的理論知識。這樣就形成了問題為導向的學習方法，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在數據上，公司內部的交易數據、營銷數據、倉儲數據等是
否比較齊全。在這些數據的基礎上搭建核心KPI作為每日或每周的經營健康度衡量，數據分析側重于歷史的描述，數據挖掘則側重于未來
的預測。
差異在于對數據的敏感度和對數據的個性化理解。換句話說，就是懂分析的人能夠從數據中看出破綻，解決問題，甚至用數據創造價值；
不懂分析的人，做不到這些，更多的是描述數據。
以上是python數據挖掘指的是什么的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
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