大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 数据挖掘学习的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python 数据挖掘学习的解答，让我们一起看看吧。
Python的数据挖掘是干什么的？
Python的数据挖掘是指使用Python编程语言和相关的数据挖掘技术，从大规模的数据集中提取有用的信息和模式。数据挖掘旨在发现隐藏在数据背后的知识和见解，以支持决策制定、预测分析、模式识别、异常检测等任务。
1. 数据清洗和预处理：对原始数据进行清洗、去噪、缺失值处理等操作，以准备好用于挖掘的数据集。
2. 特征选择和提取：通过统计分析、特征工程等方法，从原始数据中选择或提取出对于挖掘任务有意义的特征。
3. 数据可视化：使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，对数据进行可视化展示，以便更好地理解数据的分布和关系。
python 数据挖掘原理？
数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息, 并将这原理应用于分类, 推荐系统, 预测等方面的过程。
数据挖掘过程：
1. 数据选择
在分析业务需求后, 需要选择应用于需求业务相关的数据. 明确业务需求并选择好业务针对性的数据是数据挖掘的先决条件。
2. 数据预处理
选择好的数据会有噪音, 不完整等缺陷, 需要对数据进行清洗, 集成, 转换以及归纳。
3. 数据转换
做数据挖掘Python与spss modeler哪个好？
刚好我自己一直在数据挖掘相关的工作，简单谈一下对这个问题的理解：
1.这个要看你自己的背景。如果编程功底是在不好，也不想学python。当然用SPSS modeler问题也不大。你做个模型跟老板讲讲理论的效果，手动去跑一批名单执行后续的流程也能起到做模型的效果。但明显这样效率会不高。
2.业界用python(numpy、pandas和sklearn）做数据挖掘相对而言比较普遍。而且很多数据挖掘相关的职位是明确要求会python sklearn的。但基本上没有数据挖掘职位说要求会SPSS modeler。所以只学SPSS modeler，无意会降低自己职业上的竞争力
所以最后的结论就是：如果想做数据挖掘，还是应该学一些python(numpy、pandas和sklearn）的
数据挖掘用PYTHON还是SPSS modeler？
实际上，用任何语言都可以，比如可以用上述语言，
也可以用matlab或者R语言等等
语言是次要的，
比如我就经常用matlab做数据挖掘
这个类似的问题我已经回答过了。
***s://***.wukong***/question/6650859931362656526/
一个适合于IT人士使用，一个适合于业务人士使用。
到此，以上就是小编对于python 数据挖掘学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 数据挖掘学习的3点解答对大家有用。
