数据挖掘python笔试题

‘壹’ 数据挖掘方向，python中还需要学习哪些内容

就题论题，还包括：
1. Python 数据库连接库，例如MySQL 连接库的应用，这决定你的数据从哪里来。这里面涉及到sql语法和数据库基本知识，是你在学习的时候必须一起学会的。
2. Python 做基本数据计算和预处理的库，包括numpy ，scipy，pandas 这三个用得最多。
3. 数据分析和挖掘库，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最广泛的机器学习库，后者是侧重于统计分析的库。（要知道统计分析大多时候和数据挖掘都错不能分开使用）
4. 图形展示库。matpotlib，这是用的最多的了。
说完题主本身 要求，楼上几位说的对，你还需要一些关于数据挖掘算法的基本知识和认知，否则即使你调用相关库得到结果，很可能你都不知道怎么解读，如何优化，甚至在什么场景下还如何选择算法等。因此基本知识你得了解。主要包括：
1.统计学相关，看看深入浅出数据分析和漫画统计学吧，虽然是入门的书籍，但很容易懂。
2.数据挖掘相关，看看数据挖掘导论吧，这是讲算法本身得书。
剩下的就是去实践了。有项目就多参与下项目，看看真正的数据挖掘项目是怎么开展的，流程怎样等。没有项目可以去参加一些数据挖掘或机器学习方面的大赛，也是增加经验得好方法。

‘贰’ Python 数据分析与数据挖掘是啥

python数据挖掘（data mining，简称DM），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。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。

这里可以使用CDA一站式数据分析平台，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，挖掘数据的潜在价值。

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‘叁’ Python面试数据分析，爬虫和深度学习一般都问什么问题，笔试题目有哪些

简单罗列些:
1.数据清洗与处理:数据读取read_csv等，数据表构建dataframe等，数据整合concat/join/merge等，表结构处理以及切片iloc/loc等，数据统计describe/isnull/sum/apply等，图表展示plot，数据透视表pivot_table等，异常值与缺失数据统计与处理，相关性检验
2.机器学习模型构建:svm,logistic,knn等
3.爬虫:request包
4.深度学习:CNN,RNN，图像处理，音频处理，语义理解。

‘肆’ python数据挖掘难不难

python数据挖掘，指用python对数据进行处理，从大型数据库的分析中，发现预测信息的过程。
什么是数据挖掘？

数据挖掘（英文全称Data Mining，简称DM），指从大量的数据中挖掘出未知且有价值的信息和只知识的过程。

对于数据科学家来说，数据挖掘可能是一项模糊而艰巨的任务 - 它需要多种技能和许多数据挖掘技术知识来获取原始数据并成功获取数据。您需要了解统计学的基础，以及可以帮助您大规模进行数据挖掘的不同编程语言。

python数据挖掘是什么？

数据挖掘建模的工具有很多种，我们这里重点介绍python数据挖掘，python是美国Mathworks公司开发的应用软件，创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆，具备强大的科学及工程计算能力，它具有以矩阵计算为基础的强大数学计算能力和分析功能，而且还具有丰富的可视化图形表现功能和方便的程序设计能力。python并不提供一个专门的数据挖掘环境，但它提供非常多的相关算法的实现函数，是学习和开发数据挖掘算法的很好选择。

只要有方法，正确且循序渐进的学习，python数据挖掘也并没有想象中那么难！

‘伍’ python数据挖掘是什么

数据挖掘（data mining，简称DM），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。
python数据挖掘常用模块
numpy模块：用于矩阵运算、随机数的生成等

pandas模块：用于数据的读取、清洗、整理、运算、可视化等

matplotlib模块：专用于数据可视化，当然含有统计类的seaborn模块

statsmodels模块：用于构建统计模型，如线性回归、岭回归、逻辑回归、主成分分析等

scipy模块：专用于统计中的各种假设检验，如卡方检验、相关系数检验、正态性检验、t检验、F检验等

sklearn模块：专用于机器学习，包含了常规的数据挖掘算法，如决策树、森林树、提升树、贝叶斯、K近邻、SVM、GBDT、Kmeans等
数据分析和挖掘推荐的入门方式是？小公司如何利用数据分析和挖掘?
关于数据分析与挖掘的入门方式是先实现代码和Python语法的落地（前期也需要你了解一些统计学知识、数学知识等），这个过程需要
你多阅读相关的数据和查阅社区、论坛。然后你在代码落地的过程中一定会对算法中的参数或结果产生疑问，此时再去查看统计学和数据
挖掘方面的理论知识。这样就形成了问题为导向的学习方法，如果将入门顺序搞反了，可能在硬着头皮研究理论算法的过程中就打退堂鼓
了。

对于小公司来说，你得清楚的知道自己的痛点是什么，这些痛点是否能够体现在数据上，公司内部的交易数据、营销数据、仓储数据等是
否比较齐全。在这些数据的基础上搭建核心KPI作为每日或每周的经营健康度衡量，数据分析侧重于历史的描述，数据挖掘则侧重于未来
的预测。

差异在于对数据的敏感度和对数据的个性化理解。换句话说，就是懂分析的人能够从数据中看出破绽，解决问题，甚至用数据创造价值；
不懂分析的人，做不到这些，更多的是描述数据。
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‘陆’ 基于python的毕业设计题目是什么

如下：

1基于MapRece的气候数据的分析

2基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

3基于概率图模型的蛋白质功能预测

4基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现

5基于hbase搜索引擎的设计与实现

6基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现

7客户潜在价值评估系统的设计与实现

8基于神经网络的文本分类的设计与实现

9基于Apriori的商品关联关系分析与挖掘

10基于词频统计的中文分词系统的设计与实现

11 K-means算法在微博数据挖掘中的应用

12图像对象检测分析系统的研究和应用

13基于Apriori关联规则的电子商务潜在客户的数据挖掘

14基于Spark的电商用户行为分析系统的设计与实现

15音乐推荐系统的研究与应用

16基于大数据的高校网络舆情监控引导系统的研究与应用

17基于医疗大数据的肿瘤疾病模式分析与研究

18基于支持向量机的空间数据挖掘及其在旅游地理经济中的应用

19基于深度残差网络的糖尿病视网膜病变分类检测研究

20基于大数据分析的门户信息推荐系统

21 Web数据挖掘及其在电子商务中的研究与应用

‘柒’ 数据挖掘题目

这个很基础的题目啊，是不是老师留的作业？

最小支持度0.6，置信度0.8，这些概念都了解吧

哎，算了，把python代码给你贴一下吧

按顺序把代码码起来，存为py文件，python3跑亩运贺一下，什么频繁项集，什么关联规迅派则就全出来悄基了