數據挖掘python筆試題

『壹』 數據挖掘方向，python中還需要學習哪些內容

就題論題，還包括：
1. Python 資料庫連接庫，例如MySQL 連接庫的應用，這決定你的數據從哪裡來。這裡面涉及到sql語法和資料庫基本知識，是你在學習的時候必須一起學會的。
2. Python 做基本數據計算和預處理的庫，包括numpy ，scipy，pandas 這三個用得最多。
3. 數據分析和挖掘庫，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最廣泛的機器學習庫，後者是側重於統計分析的庫。（要知道統計分析大多時候和數據挖掘都錯不能分開使用）
4. 圖形展示庫。matpotlib，這是用的最多的了。
說完題主本身 要求，樓上幾位說的對，你還需要一些關於數據挖掘演算法的基本知識和認知，否則即使你調用相關庫得到結果，很可能你都不知道怎麼解讀，如何優化，甚至在什麼場景下還如何選擇演算法等。因此基本知識你得了解。主要包括：
1.統計學相關，看看深入淺出數據分析和漫畫統計學吧，雖然是入門的書籍，但很容易懂。
2.數據挖掘相關，看看數據挖掘導論吧，這是講演算法本身得書。
剩下的就是去實踐了。有項目就多參與下項目，看看真正的數據挖掘項目是怎麼開展的，流程怎樣等。沒有項目可以去參加一些數據挖掘或機器學習方面的大賽，也是增加經驗得好方法。

『貳』 Python 數據分析與數據挖掘是啥

python數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。數據分析通常是直接從資料庫取出已有信息，進行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。數據挖掘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。

這里可以使用CDA一站式數據分析平台，融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。其中數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。幫助企業發現潛在的信息，挖掘數據的潛在價值。

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『叄』 Python面試數據分析，爬蟲和深度學習一般都問什麼問題，筆試題目有哪些

簡單羅列些:
1.數據清洗與處理:數據讀取read_csv等，數據表構建dataframe等，數據整合concat/join/merge等，表結構處理以及切片iloc/loc等，數據統計describe/isnull/sum/apply等，圖表展示plot，數據透視表pivot_table等，異常值與缺失數據統計與處理，相關性檢驗
2.機器學習模型構建:svm,logistic,knn等
3.爬蟲:request包
4.深度學習:CNN,RNN，圖像處理，音頻處理，語義理解。

『肆』 python數據挖掘難不難

python數據挖掘，指用python對數據進行處理，從大型資料庫的分析中，發現預測信息的過程。
什麼是數據挖掘？

數據挖掘（英文全稱Data Mining，簡稱DM），指從大量的數據中挖掘出未知且有價值的信息和只知識的過程。

對於數據科學家來說，數據挖掘可能是一項模糊而艱巨的任務 - 它需要多種技能和許多數據挖掘技術知識來獲取原始數據並成功獲取數據。您需要了解統計學的基礎，以及可以幫助您大規模進行數據挖掘的不同編程語言。

python數據挖掘是什麼？

數據挖掘建模的工具有很多種，我們這里重點介紹python數據挖掘，python是美國Mathworks公司開發的應用軟體，創始人為荷蘭人吉多·范羅蘇姆，具備強大的科學及工程計算能力，它具有以矩陣計算為基礎的強大數學計算能力和分析功能，而且還具有豐富的可視化圖形表現功能和方便的程序設計能力。python並不提供一個專門的數據挖掘環境，但它提供非常多的相關演算法的實現函數，是學習和開發數據挖掘演算法的很好選擇。

只要有方法，正確且循序漸進的學習，python數據挖掘也並沒有想像中那麼難！

『伍』 python數據挖掘是什麼

數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信
息和知識的過程。
python數據挖掘常用模塊
numpy模塊：用於矩陣運算、隨機數的生成等

pandas模塊：用於數據的讀取、清洗、整理、運算、可視化等

matplotlib模塊：專用於數據可視化，當然含有統計類的seaborn模塊

statsmodels模塊：用於構建統計模型，如線性回歸、嶺回歸、邏輯回歸、主成分分析等

scipy模塊：專用於統計中的各種假設檢驗，如卡方檢驗、相關系數檢驗、正態性檢驗、t檢驗、F檢驗等

sklearn模塊：專用於機器學習，包含了常規的數據挖掘演算法，如決策樹、森林樹、提升樹、貝葉斯、K近鄰、SVM、GBDT、Kmeans等
數據分析和挖掘推薦的入門方式是？小公司如何利用數據分析和挖掘?
關於數據分析與挖掘的入門方式是先實現代碼和Python語法的落地（前期也需要你了解一些統計學知識、數學知識等），這個過程需要
你多閱讀相關的數據和查閱社區、論壇。然後你在代碼落地的過程中一定會對演算法中的參數或結果產生疑問，此時再去查看統計學和數據
挖掘方面的理論知識。這樣就形成了問題為導向的學習方法，如果將入門順序搞反了，可能在硬著頭皮研究理論演算法的過程中就打退堂鼓
了。

對於小公司來說，你得清楚的知道自己的痛點是什麼，這些痛點是否能夠體現在數據上，公司內部的交易數據、營銷數據、倉儲數據等是
否比較齊全。在這些數據的基礎上搭建核心KPI作為每日或每周的經營健康度衡量，數據分析側重於歷史的描述，數據挖掘則側重於未來
的預測。

差異在於對數據的敏感度和對數據的個性化理解。換句話說，就是懂分析的人能夠從數據中看出破綻，解決問題，甚至用數據創造價值；
不懂分析的人，做不到這些，更多的是描述數據。
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『陸』 基於python的畢業設計題目是什麼

如下：

1基於MapRece的氣候數據的分析

2基於關鍵詞的文本知識的挖掘系統的設計與實現

3基於概率圖模型的蛋白質功能預測

4基於第三方庫的人臉識別系統的設計與實現

5基於hbase搜索引擎的設計與實現

6基於Spark-Streaming的黑名單實時過濾系統的設計與實現

7客戶潛在價值評估系統的設計與實現

8基於神經網路的文本分類的設計與實現

9基於Apriori的商品關聯關系分析與挖掘

10基於詞頻統計的中文分詞系統的設計與實現

11 K-means演算法在微博數據挖掘中的應用

12圖像對象檢測分析系統的研究和應用

13基於Apriori關聯規則的電子商務潛在客戶的數據挖掘

14基於Spark的電商用戶行為分析系統的設計與實現

15音樂推薦系統的研究與應用

16基於大數據的高校網路輿情監控引導系統的研究與應用

17基於醫療大數據的腫瘤疾病模式分析與研究

18基於支持向量機的空間數據挖掘及其在旅遊地理經濟中的應用

19基於深度殘差網路的糖尿病視網膜病變分類檢測研究

20基於大數據分析的門戶信息推薦系統

21 Web數據挖掘及其在電子商務中的研究與應用

『柒』 數據挖掘題目

這個很基礎的題目啊，是不是老師留的作業？

最小支持度0.6，置信度0.8，這些概念都了解吧

哎，算了，把python代碼給你貼一下吧

按順序把代碼碼起來，存為py文件，python3跑畝運賀一下，什麼頻繁項集，什麼關聯規迅派則就全出來悄基了