這篇文章主要講解了“python數據挖掘基礎知識點有哪些”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“python數據挖掘基礎知識點有哪些”吧！
數據挖掘是從大量數據（包括文本）中挖掘出隱含的、先前未知的、對決策有潛在價值的關系、模式和趨勢，并用這些知識和規則建立用于決策支持的模型，提供預測性決策支持的方法、工具和過程。
數據挖掘的基本任務包括利用分類與預測、聚類分析、關聯規則、時序模式、偏差檢測、智能推薦等方法，幫助企業提取數據中的商業價值，提高企業的競爭力。
理解挖掘任務，定義挖掘目標
抽取數據的標準，一是相關性，二是可靠性，三是有效性，而不是動用全部企業數據。通過對數據樣本的精選，不僅能減少數據處理量，節省系統資源，還可以使我們想要尋找的規律性更加凸顯出來。
衡量數據取樣的質量標準：
1）資料完整無缺，各類指標項齊全。
2）數據準確無誤，反應的都是正常（而不是異常）狀態下的水平。
對獲取的數據，可從中進行抽樣操作。抽樣的方式是多種多樣的，常見的方式如下：
隨機抽樣
等距抽樣
分層抽樣
從起始順序抽樣
分類抽樣
數據探索主要包括：異常值分析，缺失值分析，相關分析和周期性分析等。
數據預處理主要包括：數據篩選、數據變量轉換、數據缺失值處理、壞數據處理、數據標準化、主成分分析、屬性選擇、數據規約等。
樣本抽取完成并經預處理之后，接下來要考慮的問題是：本次建模屬于數據挖掘應用中的哪類問題（分類、聚類、關聯規則、時序模式或者智能推薦），選用哪種算法進行模型構建？這一步是數據挖掘工作中的核心環節。
模型評價的目的之一就是從這些模型中自動找出一個最好的模型，另外就是要根據業務對模型進行解釋和應用。
數據挖掘是一個反復探索的過程，只有將數據挖掘工具提供的技術和實施經驗與企業的 業務邏輯和需求緊密結合，并在實施過程中不斷地磨合，才能取得好的效果。下面簡單介紹 幾種常用的數據挖掘建模工具。
SAS Enterprise Miner，集成數據挖掘系統
IBM SPSS Modeler，
SQL Server，
Python，面向對象的解釋型高級編程語言
WEKA，知名度較高的機器徐文琪和數據挖掘軟件
KNIME，可以擴展使用WEKA中的挖掘算法
RapidMiner，
TipDM，數據挖掘建模平臺
(1) SAS Enterprise Miner
Enterprise Miner ( EM)是SAS推出的一個集成的數據挖掘系統，允許使用和比較不 同的技術，同時還集成了復雜的數據庫管理軟件。它的運行方式是通過在一個工作空間 (workspace)中按照一定的順序添加各種可以實現不同功能的節點，然后對不同節點進行相 應的設置，最后運行整個工作流程(workflow),便可以得到相應的結果。
(2 ) IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler原名Clementine, 2009年被IBM公司收購后對產品的性能和功能 進行了大幅度改進和提升。它封裝了最先進的統計學和數據挖掘技術來獲得預測知識，并 將相應的決策方案部署到現有的業務系統和業務過程中，從而提髙企業的效益。IBM SPSS Modeler擁有直觀的操作界面、自動化的數據準備和成熟的預測分析模型，結合商業技術可 以快速建立預測性模型。
(3 ) SQL Server
Microsoft 公司的 SQL Server 中集成了數據挖掘組件---- Analysis Servers,借助 SQL Server 的數據庫管理功能，可以無縫地集成在SQL Server數據庫中。在SQL Server 2008中提供了 決策樹算法、聚類分析算法、Naive Bayes算法、關聯規則算法、時序算法、神經網絡算法、 線性回歸算法等9種常用的數據挖掘算法。但是，預測建模的實現是基于SQL Server平臺 的，平臺移植性相對較差。
(4) Python
Python ( Matrix Laboratory,矩陣實驗室)是美國Mathworks公司開發的應用軟件，具 備強大的科學及工程計算能力，它不但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并不提供一個專 門的數據挖掘環境，但它提供非常多的相關算法的實現函數，是學習和開發數據挖掘算法的 很好選擇。
(5 ) WEKA
WEKA ( Waikato Environment for Knowledge Analysis)是一款知名度較高的開源機器學 習和數據挖掘軟件。高級用戶可以通過Java編程和命令行來調用其分析組件。同時，WEKA 也為普通用戶提供了圖形化界面，稱為WEKA Knowledge Flow Environment和WEKA Explorer, 可以實現預處理、分類、聚類、關聯規則、文本挖掘、可視化等。
(6 ) KNIME
KNIME ( Konstanz InformationMiner, http://www.knime.org)是基于 Java 開發的，可以 擴展使用Weka中的挖掘算法。KNIME釆用類似數據流(data flow)的方式來建立分析挖掘 流程。挖掘流程由一系列功能節點組成，每個節點有輸入/輸出端口，用于接收數據或模型、 導出結果。
（7 ） RapidMiner
RapidMiner 也稱為 YALE （ Yet Another Learning Environment, https://rapidminer.com）,提 供圖形化界面，釆用類似Windows資源管理器中的樹狀結構來組織分析組件，樹上每個節點 表示不同的運算符（operator）o YALE中提供了大量的運算符，包括數據處理、變換、探索、 建模、評估等各個環節。YALE是用Java開發的，基于Weka來構建，可以調用Weka中的 各種分析組件。RapidMiner有拓展的套件Radoop,可以和Hadoop集成起來，在Hadoop集 群上運行任務。
（8） TipDM
TipDM （頂尖數據挖掘平臺）使用Java語言開發，能從各種數據源獲取數據，建立多種 數據挖掘模型。TipDM目前已集成數十種預測算法和分析技術，基本覆蓋了國外主流挖掘系 統支持的算法。TipDM支持數據挖掘流程所需的主要過程：數據探索（相關性分析、主成分 分析、周期性分析）；數據預處理（屬性選擇、特征提取、壞數據處理、空值處理）；預測建 模（參數設置、交叉驗證、模型訓練、模型驗證、模型預測）；聚類分析、關聯規則挖掘等一 系列功能。
感謝各位的閱讀，以上就是“python數據挖掘基礎知識點有哪些”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對python數據挖掘基礎知識點有哪些這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
