如何用Python进行大数据挖掘和分析？
大数据无处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。
什么是 大数据 ？
大数据就像它看起来那样——有大量的数据。单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力。
大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着大家一起探索如何用 Python 进行大数据挖掘和分析？
为什么选择Python?
Python最大的优点就是简单易用。这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言。这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库。
现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
数据分析流程
一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：
数据获取：公开数据、Python爬虫
外部数据的获取方式主要有以下两种。
第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………
以及，如何用 Python 库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取：SQL语言
在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）
很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas （Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直方图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping：快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征工程基础：如何用特征选择优化模型
调参方法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
总结
其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!
Python是一种功能强大的编程语言，可以用于大数据挖掘和分析。Python有许多优秀的库和工具，可以帮助您进行大数据处理和分析，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。您可以使用这些库来处理和分析大量的数据，进行数据清洗、特征提取、建模和可视化等操作。八爪鱼采集器是一款功能全面、操作简单、适用范围广泛的互联网数据采集器。如果您需要采集数据，八爪鱼采集器可以为您提供智能识别和灵活的自定义采集规则设置，帮助您快速获取所需的数据。了解更多八爪鱼采集器的功能与合作案例，请前往官网了解更多详情
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怎么用python进入virtualvenv环境
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在什么情况下在windows命令行中使用python?
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用Python编程实现把任意两个文本文件内容连接起来存进一个新文本文件...
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纪荔奥维： 有些办法.比如使用array, numpy.array. 主要的思路是节约内存的使用,同时提高数据查询的效率.如果能够注意这些内容,处理几个GB的数据还是轻松的. 接下来就是分布式计算. 按mapreduce的思路.数据尽量在本地处理.所以算法上要...
小金县18581558833： 如何利用python进行数据分析 - ？
纪荔奥维： 1、为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效.并且Python与Ruby都有大量的Web框架,因此用于网站的建设,另一方面个人觉得因为Python作...
小金县18581558833： 如何使用python和R高效而优雅地处理大数据 - ？
纪荔奥维： 1、保证代码的高效性,尽量保证数据处理都是线性的,不要出现两层嵌套以上较大的循环结构.在这方面可以考虑,如果数据量在千万级以下,可以考虑用空间换时间.2、与大数据配套的是高效的计算框架,Hadoop或Spark,这些都支持python语言做开发,这些平台是大数据处理的利器.当然写代码的时候,肯定要保证第一条,代码的高效.
小金县18581558833： 有用python做数据挖掘的么,求指导一些 - ？
纪荔奥维： python是一个方便的脚本. 用来做数据挖掘,靠的还是工具,以及自己的算法能力.如果是纯数据的计算 通常会使用numpy与maplot之类的工具.还有些语义分析的工具.另外python的计算能力有些弱.如果数据量大会支撑不了.通常会与hadoop结合来做.有些算法对于实时要求高的,通常会用C语言写python的扩展.
小金县18581558833： 试说明在数据分析中,使用Python软件进行金融数据挖掘与处... - 上学吧？
纪荔奥维： python进行数据分析主要是numpy、matplotlib这两个模块包,进阶之后,符号运算用scipy,机器学习用scikit-learn,时间序列用pandas,numpy和matplotlib一定要熟练,可以看一下python科学计算这本书,最好从网站上看,因为涉及numpy和matplotlib、scipy的内容不是特别多,但是作为入门该接触的东西都有
小金县18581558833： 现在工作用python,向大数据发展的话我需要学习哪些新知识,求大神给点建议 - ？
纪荔奥维： 数据挖掘,机器学习,统计,数据库
小金县18581558833： 用python做数据分析和数据挖掘用哪个IDE比较好 - ？
纪荔奥维： 作为一名数据挖掘爱好者,Python能在相对比较短的时间内较快的实现自己的想法.Python的库非常的多那样就不需要重复造轮子了,我在 ipython-notebook上敲代码,用scrapy爬取数据(目前还不怎么熟练,以前用Python的requests搭配bs4使用爬取数 据),用pandas进行数据清洗规整,用scikit-learn进行机器学习算法分析,用matplotlib,seaborn进行数据可视化.而这 些库在ipython-notebook上都是浑然天成,自成一体.
小金县18581558833： Python和数据挖掘有什么关系 - ？
纪荔奥维： Python是工具 数据挖掘是研究方向 数据挖掘有很多经典算法,这些算法有的有现成Python包,你可以用Python调用这些包处理自己的数据实现数据挖掘.
小金县18581558833： 各位大佬,python大数据方向指条路可否 - ？
纪荔奥维： 当然是大数据的挖掘和分析 推荐首学python.Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言.进入火热的 AI 人工智能时代后,它也逐渐取代 Java,成为编程界的头牌语言.更有码农圈金句:「学完 Python,可以上天」佐证其火热程度!之...
