大數據matplotlib

㈠ 男生學習大數據好點還是python好點

首先大數據是一個行業或者業務領域專業方向，而python則是一門計算機開發語言，下面我詳細介紹他們的具體內涵：

大數據專業或行業方向是指研究或學習如何採用不同屬於傳統的新的技術或者方法處理海量的業務數據，並且能夠通過數據分析獲得新的知識，並且帶來新的巨大價值，因此大數據一定是和雲計算結合學習和研究，大數據方向主要學習的內容包括資料庫技術和數據分析和數據挖掘技術。大數據的實現基礎是主要為數理統計。大數據分析目前已經普遍應用於商業、服務、 社會 管理等領域，這次疫情期間大數據技術對於我們國家的疫情控制就起到了至關重要的作用，生活中不管是美團、淘寶都在使用大數據技術實現客戶的精準服務，我們阿譜雲教育團隊也是基於歷年來陝西高考中大學及專業報考大數據為陝西的家長和考生每年提供的精準分析和報考服務。

Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於以下領域：Web 和 Internet開發、科學計算和統計、人工智慧、桌面界面開發、軟體開發、後端開發、網路爬蟲等等。眾多開源的科學計算軟體包都提供了Python的調用介面，例如著名的計算機視覺庫OpenCV、三維可視化庫VTK、醫學圖像處理庫ITK。而Python專用的科學計算擴展庫就更多了，例如如下3個十分經典的科學計算擴展庫：NumPy、SciPy和matplotlib，它們分別為Python提供了快速數組處理、數值運算以及繪圖功能。因此Python語言及其眾多的擴展庫所構成的開發環境十分適合工程技術、科研人員處理實驗數據、製作圖表，甚至開發科學計算應用程序。因此Python是大數據開發使用最好的工具之一。

如果從專業選擇角度，那麼還是選擇大數據方向，和就業方向直接關聯。因為python只是一個開發工具，學習開發工具的目的是為了就業，是為了在某一行業領域應用，如果只是看到很多媒體在介紹，只是感興趣那另當別論。

你要明白大數據范圍超級廣，你具體想要學習哪個方向呢？數據挖掘？還是機器學習深度學習？亦或nlp（自然語言處理）？（我主要學數據挖掘，嗚啦啦啦）
我給所有問我大數據該怎麼入門的人都會有如下建議：學好數學！學好數學！學好數學！重要的事說三遍，不然你怎麼理解各種模型的構建？所以從理解演算法開始，什麼svn啦，knn啦，k means啦，總之各種聚類分類的演算法，把它搞懂，絕對有用。
扯遠了，不好意思…言歸正傳，回到語言的選擇問題。java和python這兩個語言，我給你從這幾個方面解釋一下：
1. python是腳本語言，無需編譯，java則是需要編譯的語言
2. 我在letitcode（大概是這么拼）上測試過好多次，同一個功能的程序竟然是java性能好很多
3. 平時我們做項目，都是用python寫個demo去測試，真正發行的版本，是用java寫的
4. 許多大數據平台（如spark），都提供多種語言的介面，所以你不用擔心學一種語言沒處用的問題

看到了吧？python和java的地位差別在企業中就是一個低一個高,以我個人的觀點來看，我還是建議你先學python。1. 很多java中幾行的代碼，python中一行就搞定，學會了python，還怕學不會java？2. python上手快，簡潔事兒少3. （個人經驗）我學數據挖掘入門是用的scikit-learn（一個python庫），當時用的超爽的好吧！幾分鍾搞個模型出來。當然現在看來那不算什麼啦，可當時真的體驗很好，特有成就感。相反拿java寫程序我就各種別扭，總覺得啰嗦得很4. 其實，我覺得scala更適合大數據…linkedin後台好像就是它寫的，但是我覺得scala難，再加上種種原因，一直沒來得及學

你要明白大數據范圍超級廣，你具體想要學習哪個方向呢？數據挖掘？還是機器學習深度學習？亦或nlp（自然語言處理）？（我主要學數據挖掘，嗚啦啦啦）我給所有問我大數據該怎麼入門的人都會有如下建議：學好數學！學好數學！學好數學！重要的事說三遍，不然你怎麼理解各種模型的構建？所以從理解演算法開始，什麼svn啦，knn啦，k means啦，總之各種聚類分類的演算法，把它搞懂，絕對有用。

㈡ python大數據挖掘系列之基礎知識入門 知識整理（入門教程含源碼）

Python在大數據行業非常火爆近兩年，as a pythonic，所以也得涉足下大數據分析，下面就聊聊它們。

Python數據分析與挖掘技術概述

所謂數據分析，即對已知的數據進行分析，然後提取出一些有價值的信息，比如統計平均數，標准差等信息，數據分析的數據量可能不會太大，而數據挖掘，是指對大量的數據進行分析與挖倔，得到一些未知的，有價值的信息等，比如從網站的用戶和用戶行為中挖掘出用戶的潛在需求信息，從而對網站進行改善等。
數據分析與數據挖掘密不可分，數據挖掘是對數據分析的提升。數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。所以我們可以利用數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。比如發掘用戶潛在需求，實現信息的個性化推送，發現疾病與病狀甚至病與葯物之間的規律等。

預先善其事必先利其器

我們首先聊聊數據分析的模塊有哪些：

下面就說說這些模塊的基礎使用。

numpy模塊安裝與使用

安裝：
下載地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我這里下載的包是1.11.3版本，地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
下載好後，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安裝的numpy版本一定要是帶mkl版本的，這樣能夠更好支持numpy

numpy簡單使用

生成隨機數

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代碼：
下面看看pandas輸出的結果， 這一行的數字第幾列，第一列的數字是行數，定位一個通過第一行，第幾列來定位：

常用方法如下：

下面看看pandas對數據的統計，下面就說說每一行的信息

轉置功能：把行數轉換為列數，把列數轉換為行數，如下所示：

通過pandas導入數據

pandas支持多種輸入格式，我這里就簡單羅列日常生活最常用的幾種，對於更多的輸入方式可以查看源碼後者官網。

CSV文件

csv文件導入後顯示輸出的話，是按照csv文件默認的行輸出的，有多少列就輸出多少列，比如我有五列數據，那麼它就在prinit輸出結果的時候，就顯示五列

excel表格

依賴於xlrd模塊，請安裝它。
老樣子，原滋原味的輸出顯示excel本來的結果，只不過在每一行的開頭加上了一個行數

讀取SQL

依賴於PyMySQL，所以需要安裝它。pandas把sql作為輸入的時候，需要制定兩個參數，第一個是sql語句，第二個是sql連接實例。

讀取HTML

依賴於lxml模塊，請安裝它。
對於HTTPS的網頁，依賴於BeautifulSoup4，html5lib模塊。
讀取HTML只會讀取HTML里的表格，也就是只讀取

顯示的是時候是通過python的列表展示，同時添加了行與列的標識

讀取txt文件

輸出顯示的時候同時添加了行與列的標識

scipy

安裝方法是先下載whl格式文件，然後通過pip install 「包名」 安裝。whl包下載地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

matplotlib 數據可視化分析

我們安裝這個模塊直接使用pip install即可。不需要提前下載whl後通過 pip install安裝。

下面請看代碼：

下面說說修改圖的樣式

關於圖形類型，有下面幾種：

關於顏色，有下面幾種：

關於形狀，有下面幾種：

我們還可以對圖稍作修改，添加一些樣式，下面修改圓點圖為紅色的點，代碼如下：

我們還可以畫虛線圖，代碼如下所示：

還可以給圖添加上標題，x，y軸的標簽,代碼如下所示

直方圖

利用直方圖能夠很好的顯示每一段的數據。下面使用隨機數做一個直方圖。

Y軸為出現的次數，X軸為這個數的值（或者是范圍）

還可以指定直方圖類型通過histtype參數：

圖形區別語言無法描述很詳細，大家可以自信嘗試。

舉個例子：

子圖功能

什麼是子圖功能呢？子圖就是在一個大的畫板裡面能夠顯示多張小圖，每個一小圖為大畫板的子圖。
我們知道生成一個圖是使用plot功能，子圖就是subplog。代碼操作如下：

我們現在可以通過一堆數據來繪圖，根據圖能夠很容易的發現異常。下面我們就通過一個csv文件來實踐下，這個csv文件是某個網站的文章閱讀數與評論數。

先說說這個csv的文件結構，第一列是序號，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的閱讀數，第四列是每篇評論數。

我們的需求就是把評論數作為Y軸，閱讀數作為X軸，所以我們需要獲取第三列和第四列的數據。我們知道獲取數據的方法是通過pandas的values方法來獲取某一行的值，在對這一行的值做切片處理，獲取下標為3（閱讀數）和4（評論數）的值，但是，這里只是一行的值，我們需要是這個csv文件下的所有評論數和閱讀數，那怎麼辦？聰明的你會說，我自定義2個列表，我遍歷下這個csv文件，把閱讀數和評論數分別添加到對應的列表裡，這不就行了嘛。呵呵，其實有一個更快捷的方法，那麼就是使用T轉置方法，這樣再通過values方法，就能直接獲取這一評論數和閱讀數了，此時在交給你matplotlib里的pylab方法來作圖，那麼就OK了。了解思路後，那麼就寫吧。

下面看看代碼：

㈢ Python大數據， 一些簡單的操作

#coding:utf-8
#file: FileSplit.py

import os,os.path,time

def FileSplit(sourceFile, targetFolder):
sFile = open(sourceFile, 'r')
number = 100000 #每個小文件中保存100000條數據
dataLine = sFile.readline()
tempData = [] #緩存列表
fileNum = 1
if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目標目錄不存在，則創建
os.mkdir(targetFolder)
while dataLine: #有數據
for row in range(number):
tempData.append(dataLine) #將一行數據添加到列表中
dataLine = sFile.readline()
if not dataLine :
break
tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + str(fileNum) + ".txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #創建小文件
tFile.writelines(tempData) #將列表保存到文件中
tFile.close()
tempData = [] #清空緩存列表
print(tFilename + " 創建於: " + str(time.ctime()))
fileNum += 1 #文件編號

sFile.close()

if __name__ == "__main__" :
FileSplit("access.log","access")
#coding:utf-8
#file: Map.py

import os,os.path,re

def Map(sourceFile, targetFolder):
sFile = open(sourceFile, 'r')
dataLine = sFile.readline()
tempData = {} #緩存列表
if not os.path.isdir(targetFolder): #如果目標目錄不存在，則創建
os.mkdir(targetFolder)
while dataLine: #有數據
p_re = re.compile(r'(GET|POST)\s(.*?)\sHTTP/1.[01]',re.IGNORECASE) #用正則表達式解析數據
match = p_re.findall(dataLine)
if match:
visitUrl = match[0][1]
if visitUrl in tempData:
tempData[visitUrl] += 1
else:
tempData[visitUrl] = 1
dataLine = sFile.readline() #讀入下一行數據

sFile.close()

tList = []
for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):
tList.append(key + " " + str(value) + '\n')

tFilename = os.path.join(targetFolder,os.path.split(sourceFile)[1] + "_map.txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #創建小文件
tFile.writelines(tList) #將列表保存到文件中
tFile.close()

if __name__ == "__main__" :
Map("access\\access.log1.txt","access")
Map("access\\access.log2.txt","access")
Map("access\\access.log3.txt","access")
#coding:utf-8
#file: Rece.py

import os,os.path,re

def Rece(sourceFolder, targetFile):
tempData = {} #緩存列表
p_re = re.compile(r'(.*?)(\d{1,}$)',re.IGNORECASE) #用正則表達式解析數據
for root,dirs,files in os.walk(sourceFolder):
for fil in files:
if fil.endswith('_map.txt'): #是rece文件
sFile = open(os.path.abspath(os.path.join(root,fil)), 'r')
dataLine = sFile.readline()

while dataLine: #有數據
subdata = p_re.findall(dataLine) #用空格分割數據
#print(subdata[0][0]," ",subdata[0][1])
if subdata[0][0] in tempData:
tempData[subdata[0][0]] += int(subdata[0][1])
else:
tempData[subdata[0][0]] = int(subdata[0][1])
dataLine = sFile.readline() #讀入下一行數據

sFile.close()

tList = []
for key,value in sorted(tempData.items(),key = lambda k:k[1],reverse = True):
tList.append(key + " " + str(value) + '\n')

tFilename = os.path.join(sourceFolder,targetFile + "_rece.txt")
tFile = open(tFilename, 'a+') #創建小文件
tFile.writelines(tList) #將列表保存到文件中
tFile.close()

if __name__ == "__main__" :
Rece("access","access")

㈣ 大數據用什麼語言開發

目前全世界的開發人員，編碼人員和軟體工程師都使用許多編程語言。根據一項調查，計算機語言的總數總計達9000種。但是，如今，其中只有50種編程語言是首選。

編程語言會根據大數據和AI等行業而有所不同。科技市場由大數據主導，因此，如果作為大數據專業人士，必須學習最重要的編程語言。

大數據中最喜歡的編程語言：

Python

Python在全球擁有500萬用戶，目前被其視為開發人員最常用的編程語言之一。讓我們感受到Python是未來流行編程的是，世界上一些成功的公司選擇Python編程語言進行產品開發，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix，Dropbox，Reddit和Pinterest，而且初學者和專業人員都認為Python是一種功能強大的語言。

Python由Guido van Rossum於1991年開發，Python成為程序員第一個學習入門級編程語言。

Python最適合針對大數據職業的技術專業人員，將在數據分析，Web應用程序或統計代碼與生產資料庫集成一起時，Python成為了最佳選擇。此外，它還具有強大的庫軟體包作為後盾，可幫助滿足大數據和分析需求，使其成為大數據愛好者的首選。Pandas，NumPy，SciPy，Matplotlib，Theano，SymPy，Scikit學習是大數據中最常用的一些庫。

R

R編程語言為數據表示提供了多種圖形功能，例如條形圖，餅圖，時間序列，點圖，3D表面，圖像圖，地圖，散點圖等。藉助R語言，可以輕松地自定義圖形並開發新鮮個性的圖形。

R語言由Ross Ihaka和Robert Gentleman編寫；但是，它現在是由R開發核心團隊開發的。它是一種可編程語言，有助於有效地存儲和處理數據。R不是資料庫，而是一種可以輕松連接到資料庫管理系統（DBMS）的語言。R可以輕松連接到excel和MS Office，但它本身不提供任何電子表格數據視圖。編程語言是數據分析的理想選擇，它有助於訪問分析結果的所有領域，並與分析方法結合使用，從而得出對公司重要的肯定結論。

Scala

Scala是金融行業主要使用的一種開源高級編程語言。Scala特點是可確保其在大數據可用性方面的重要性。

Apache Spark是用於大數據應用程序的集群計算框架，是用Scala編寫的。大數據專業人員需要在Scala中具有深入的知識和動手經驗。

Java

Java進入技術行業已有一段時間了，自Java誕生以來，它就以其在數據科學技術中的多功能性而聞名。值得注意的是，用於處理和存儲大數據應用程序的開源框架Hadoop HDFS已完全用Java編寫。Java被廣泛用於構建各種ETL應用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，這些應用程序用於運行數據提取，數據轉換以及在大數據環境中的載入。

收入最高的編程語言

根據Stack Overflow的調查，Scala，Go和Objective-C是目前豐厚報酬的編程語言。

• Scala– 150,000美元

• java– 120,000美元

• Python– 120,000

• R – 109,000美元

Twitter，Airbnb，Verizon和Apple等公司都使用Scala。因此，使其成為收入最高的編程語言是完全有符合現實的。

今天有超過250種編程語言，盡管有多種語言可供選擇，但多數開發者認為Python仍然是贏家，擁有70,000多個庫和820萬用戶。除了Python，你還需要不斷提高自己的技能並學習新的編程語言，以保持與行業的聯系。

㈤ 大數據可視化中numpy庫有哪些作用

您好，你的問來題，我之前好像也源遇到過，以下是我原來的解決思路和方法，希望能幫助到你，若有錯誤，還望見諒！Seaborn是一個Python中用於創建信息豐富和有吸引力的統計圖形庫。這個庫是基於matplotlib的。
Seaborn提供多種功能，如內置主題、調色板、函數和工具，來實現單因素、雙因素、線性回歸、數據矩陣、統計時間序列等的可視化，以讓我們來進一步構建復雜的可視化。非常感謝您的耐心觀看，如有幫助請採納，祝生活愉快！謝謝！

㈥ 如何用python進行大數據挖掘和分析

毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。
篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。
用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
各種類庫
當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。
所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。
希望能幫到你！

㈦ 朋友想學習大數據，有哪裡可以學習呢

大數據也是最近幾年才火起來的學科，之前發展一直是不瘟不火的，可能是和這些年高速發展是互聯網有一定的關系的。

目前想要學習大數據建議還是去一線城市進行學習的比較好，大數據是屬於高度技術行業，在二三線城市現在發展得還不是很好，大多數的大企業都是在一線城市，所以很多技術都是出現在一線城市的。

選擇去北京學習大數據確實非常不錯，因為現在大數據發展比較好的地方也就是北上廣這樣的地方。而且在這里也是大數據培訓機構比較集中的地方，這里的機構有很多，其中相對比較專業的機構也有很多，大家可以選擇到的幾率也比較高。

具體的大家可以通過機構的師資、課程、學習環境以及就業情況等多方面的內容去對比選擇，我相信總有一家是比較適合你的。

如果，確定了想要到北京學習大數據技術的話，大家可以到尚矽谷來進行了解一下。

學習大數據之前建議獻血好計算機基礎知識，否則如同聚沙成塔一般根基不穩。

具體到大數據本身，建議先掌握一些基本的工具，例如hive，Hadoop，hbase，es等，先做一些簡單的數據分析。

個人學習經驗，如果是我會先選擇找一本入門的大數據相關的書籍，通讀一遍，建立對大數據的一個概念。然後可以到b站或者慕課網等學習網站找視頻資源，這類視頻也有深有淺，看自己當時的情況有選擇的看。最後，你想要更近一步的探究大數據，就應該找更專業的書籍或論文去研讀，這一類論文可以到知網或者谷歌文獻去找。

一、如何將商業運營問題轉化為大數據挖掘問題

那麼，問題來了，我們該如何把上述的商業運營問題轉化為數據挖掘問題?可以對數據挖掘問題進行細分，分為四類問題：分類問題、聚類問題、關聯問題、預測問題。

1、分類問題

用戶流失率、促銷活動響應、評估用戶度都屬於數據挖掘的分類問題，我們需要掌握分類的特點，知道什麼是有監督學習，掌握常見的分類方法:決策樹、貝葉斯、KNN、支持向量機、神經網路和邏輯回歸等。

2、聚類問題

細分市場、細分客戶群體都屬於數據挖掘的聚類問題，我們要掌握聚類特點，知道無監督學習，了解常見的聚類演算法，例如劃分聚類、層次聚類、密度聚類、網格聚類、基於模型聚類等。

3、關聯問題

交叉銷售問題等屬於關聯問題，關聯分析也叫購物籃分析，我們要掌握常見的關聯分析演算法：Aprior演算法、Carma演算法，序列演算法等。

4、預測問題

我們要掌握簡單線性回歸分析、多重線性回歸分析、時間序列等。

二、用何種工具實操大數據挖掘

能實現數據挖掘的工具和途徑實在太多，SPSS、SAS、Python、R等等都可以，但是我們需要掌握哪個或者說要掌握哪幾個，才算學會了數據挖掘?這需要看你所處的層次和想要進階的路徑是怎樣的。

第一層級：達到理解入門層次

了解統計學和資料庫即可。

第二層級：達到初級職場應用層次

資料庫+統計學+SPSS(也可以是SPSS代替軟體)

第三層級：達到中級職場應用層次

SAS或R

第四層級：達到數據挖掘師層次

SAS或R+Python(或其他編程語言)

三、如何利用Python學習大數據挖掘

只要能解決實際問題，用什麼工具來學習數據挖掘都是無所謂，這里首推Python。那該如何利用Python來學習數據挖掘?需要掌握Python中的哪些知識?

1、Pandas庫的操作

Panda是數據分析特別重要的一個庫，我們要掌握以下三點：

pandas 分組計算;

pandas 索引與多重索引;

索引比較難，但是卻是非常重要的

pandas 多表操作與數據透視表

2、numpy數值計算

numpy數據計算主要應用是在數據挖掘，對於以後的機器學習，深度學習，這也是一個必須掌握的庫，我們要掌握以下內容：

Numpy array理解;

數組索引操作;

數組計算;

Broadcasting(線性代數裡面的知識)

3、數據可視化-matplotlib與seaborn

Matplotib語法

python最基本的可視化工具就是matplotlib。咋一看Matplotlib與matlib有點像，要搞清楚二者的關系是什麼，這樣學習起來才會比較輕松。

seaborn的使用

seaborn是一個非常漂亮的可視化工具。

pandas繪圖功能

前面說過pandas是做數據分析的，但它也提供了一些繪圖的API。

4、數據挖掘入門

這部分是最難也是最有意思的一部分，要掌握以下幾個部分：

機器學習的定義

在這里跟數據挖掘先不做區別

代價函數的定義

Train/Test/Validate

Overfitting的定義與避免方法

5、數據挖掘演算法

數據挖掘發展到現在，演算法已經非常多，下面只需掌握最簡單的，最核心的，最常用的演算法：

最小二乘演算法;

梯度下降;

向量化;

極大似然估計;

Logistic Regression;

Decision Tree;

RandomForesr;

XGBoost;

6、數據挖掘實戰

通過機器學習裡面最著名的庫scikit-learn來進行模型的理解。

以上，就是為大家理清的大數據挖掘學習思路邏輯。可是，這還僅僅是開始，在通往數據挖掘師與數據科學家路上，還要學習文本處理與自然語言知識、Linux與Spark的知識、深度學習知識等等，我們要保持持續的興趣來學習數據挖掘。

網易雲課堂

㈧ 如何用Python進行大數據挖掘和分析

如何用Python進行大數據挖掘和分析？快速入門路徑圖
大數據無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
什麼是 大數據 ？
大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言，你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據，卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。
大數據分析的第一步就是要收集數據本身，也就是眾所周知的「數據挖掘」。大部分的企業處理著GB級的數據，這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天，我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析？
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
數據分析流程
一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
數據獲取：公開數據、Python爬蟲
外部數據的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
總結
其實做數據挖掘不是夢，5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!