有用python做数据挖掘的么,求指导一些
发布网友
发布时间：2022-04-24 10:04
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热心网友
时间：2022-05-01 18:21
Python常被昵称为“胶水”语言，其特点是可以轻松的连接各种编程语言，粘在各个应用场景，不管是建站、爬虫、运维还是数据挖掘，都有它的身影。与其它语言相比，Python的语法简洁清晰，开发效率十分高效，通过完善的“包”往往一行代码可以实现其他语言N行代码的功能（但是某些场景执行效率不如C、Java等）。对于学习成本来讲，相对其它编程语言来讲，只要找对教程，一个对编程没有太多概念的初学者也可以轻松入门。
对于数据挖掘来讲，Python对数据清洗、数据探索、建立宽表、变量筛选、建模、模型参数优化、模型输出、模型投产等等一系列环节均有成熟的“包”进行支持。
而在建模环节，除了对传统时序、Logistic、决策树等算法的支持，Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用，如：微软开源的回归／分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow，广泛应用于各大比赛的Xgboost等等等等。上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。
从实际使用的角度来讲，通过对部分包的实际使用，对于分类、Logistics回归、传统回归等问题，上述包对效率和准确率均有十分大的提升。仅从效率角度比较，之前某项目宽表共40余万样本，480个字段，逐步回归用时2个小时，而另外一个项目通过使用xgboost的logistic Object，30余万样本，1700个字段，建模时间用时不到2分钟。（由于xgboost在各个数据挖掘竞赛中已经被广泛证实效果十分优秀，而且模型比较需要很长篇幅进行描述。所以本文仅从效率角度进行了比较，后续可以就模型比较单独写一篇公众号文，但就经验而言xgboost等算法效果通常不会比传统算法差）同时，与传统数据挖掘软件相比，Python还广泛应用于图像识别、语音识别、NLP等更丰富的数据挖掘领域。
可以看到，Python拥有应用场景广泛、开源免费、前沿算法支持、学习成本低、开发效率高等优质特点。通过这些特点，Python把遥不可及高高在上的大数据、数据挖掘、机器学习、深度学习等概念转化为每个人都可以学习、每个企业都可以实际应用的项目和程序。通过低成本的投入，可以满足更丰富的业务场景的需求、对现有业务场景的优化，帮助企业获得更高的利润并降低风险。
热心网友
时间：2022-05-01 19:39
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。追问哪里有数据挖掘的代码可以下过来用么？
