数据分析与数据挖掘之间的关系
数据分析数据挖掘
数据分析的基本步骤python和数据分析
数据分析就是通过得到的数据，来发现各种规律之间的关系
定义：简单来说，数据分析就是对数据进行分析。专业的说法，数据分析是指根据分析目的，用适当的统计分析方法及工具，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用。作用：它主要实现三大作用：现状分析、原因分析、预测分析（定量）。数据分析的目标明确，先做假设，然后通过数据分析来验证假设是否正确，从而得到相应的结论。 数据挖掘
定义：数据挖掘是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。作用：数据挖掘主要侧重解决四类问题：分类、聚类、关联和预测（定量、定性），数据挖掘的重点在寻找未知的模式与规律；如我们常说的数据挖掘案例：啤酒与尿布、安全套与巧克力等，这就是事先未知的，但又是非常有价值的信息； 数据分析的基本步骤
数据收集
数据预处理
数据预处理是完成数据到信息的过程：
1. 对数据进行初步的统计分析，得到数据的基本档案
2. 分析数据的质量，从数据的一致性、完整性、准确性、及时性
3. 根据数据的质量问题对数据进行清洗，包括缺失值处理，噪声处理
4. 特征提取
数据分析与知识发现
对预处理后的数据进行进一步的处理，完成信息到认知的过程。
有监督的分析
分类分析关联分析回归分析
无监督的分析
聚类分析异常检测
- 数据后处理
- python是面向生产的有强大的第三方库的支持python胶水语言的特性
