学习python数据挖掘的要点是什么？

俗话说，知己知彼，方能百战百胜。如果我们要突破一个知识点，第一个关键不是如何突破，而是要进行全面的搜索，了解其中的关键元素。最关键的内容是掌握了，关键是常用的，经常遇到的，或者经常适合任何场景的，所以要想征服数据挖掘，首先要了解它的学习要素，内容整理如下：

1、Pandas库的




使用及理解

Panda

是搭建构成数据分析与整理的一个

python库，关于它的知识点不是很多，但尽管如此，我们仍然要下面要素：

l


pandas 分组计算

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pandas 索引与多重索引

l


pandas 多表操作与数据透视表

2、




数据可视化




库之




matplotlib

首先要掌握的是Matplotib语法

在

Python里能称得上是第一可视化工具，便是matplotlib。大家有没有注意到Matplotlib与matlib从字面上看是存在相似之处的，但是用法肯定是截然不同，这就得提高警惕了，要学会比较两种才可以。

3、数据可视化库之




seaborn

seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。

直接的功能特点就是绘图，大家都有使用过

excel绘图做表的经历，这个库和那个使用基本差不多

4、数据挖掘入门

这部分是最难也是最有趣的部分，要掌握以下部分：

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机器学习的定义

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在这里跟数据挖掘先不做区别

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代价函数的定义

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Train/Test/Validate

基本上上面和数据挖掘相关的重要内容已经为大家整理好了，一开始我也给大家提过。知己知彼不会有危险。希望大家能把这部分内容处理好。

~更多内容，尽在
。

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如何用