詳細解讀Python數據挖掘

從數據中抽取信息

從信息中挖掘知識

隨著大數據時代的到來，數據挖掘的重要性越發顯著。

所謂數據挖掘，一般是指從大型資料庫中將隱藏的預測信息抽取出來的過程，而更為精確的解釋就是「從數據中挖掘知識」。

目前而言，數據挖掘大致分為四個層次：

純粹數據加工：側重於變數的加工和預處理，工具有SQL和SAS base；

傻瓜式挖掘：讓數據挖掘變得入手快且簡單，工具有SAS EM和clementine；

較為自由的挖掘：典型的工具是R和Python；

演算法拆解和自行開發：大多數人會使用Python、C、C++。

可以看出，數據挖掘要學習的內容和軟體很多也很雜，但真的是這樣嗎？

現超級數學建模攜手唐老師以Python和真實數據集為基礎，向大家精心準備《Python數據挖掘實戰》課程。

唐老師將系統講解Python數據科學庫進行數據挖掘、建模和分析的原理及應用，並藉助真實案例帶領大家進行項目實戰，全程還會附送完整的代碼進行課程教學與實戰演練。

相信，你，每天都能感受到能力的提升！

《Python數據挖掘實戰》課程介紹

課程大綱

（共59學時，￥298）

第一章：泰坦尼克號獲救預測（免費試學）

第二章：用戶畫像

第三章：Kaggle數據科學

第四章：Xgboost實戰

第五章：京東購買預測

第六章：房價預測

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