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Python每日学习总结(六)

Jonescy 2022-01-23 阅读 74

1.数据分析与挖掘技术

(1)什么是数据分析与挖掘技术:

(2)数据分析与挖掘技术能做什么事:

发掘用户潜在需求;

实现信息的个性化推送;

发现疾病与症状之间的规律等

(3)数据挖掘的过程:

定义目标

获取数据

数据探索

数据预处理

挖掘建模

模型评价与发布


2.相关模块简介与安装

(1)相关模块的简介:

numpy:高效处理数据

pandas:主要进行数据探索和数据分析

matplotlib:作图模块

scipy:主要进行数值计算

statsmodels:主要用于统计分析

Gensim:主要用于文本挖掘

sklearn,kera:前者机器学习,后者深度学习

 


3.Python数据导入实战


(1)导入csv数据:

cdv:一种常见的数据格式

import pandas as pda

pda.read_csv(“地址”)

(2)导入Excel数据:

(3)导入MySQL数据库里的数据:

import pymysql

conn=pymysql.connect()

(4)导入html数据:

(5)导入txt文本数据:

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