Python 数据挖掘实战概述
一、数据挖掘
首先，我们来思考一个问题：为什么要进行数据挖掘？
在当下这个时代，大量数据被收集并存储在数据库、数据仓库中。同时，计算机越来越便宜，功能也越来越强大。但随之而来的是 “数据爆炸但知识贫乏” 的现象 —— 人们积累的数据越来越多，却大多只用于录入、查询、统计等基础功能，无法发现数据中隐藏的关系和规则，更难根据现有数据预测未来趋势。
而且，数据正以极快的速度增长，甚至达到 GB 每小时的级别。这些原始数据价值密度低，传统技术难以处理，很多数据根本未曾被分析过。而数据挖掘，或许能为科学家和研究者们提供新的突破口。
那什么是数据、信息和知识呢？
- 数据：是对现实世界中实体、事件或活动的记录，形式包括文本、数字、图形、声音、视频等，是未经加工的原料。
- 信息：是为特定目的，对数据进行过滤、融合、标准化、归类等处理后得到的有价值的数据流。
- 知识：是通过对信息归纳、演绎、提炼和总结，得到的更具价值的观点、规律或方法论。
基于这些，数据挖掘的定义就很清晰了：它是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取出隐含的、事先不知道但潜在有用的信息和知识的过程。它还有很多其他名字，比如数据库中的知识发现（KDD）、知识提取、数据或模式分析、信息收集等。
数据挖掘的发展也经历了一个过程。20 世纪 60 年代，主要是收据收集，用计算机、磁盘、磁带等，关注过去的静态数据传输；80 年代，关系数据库出现，有了结构化查询语言（SQL）等，能进行动态数据传输，关注记录级的回顾性数据；90 年代，联机分析处理（OLAP）、多维数据库、数据仓库等技术发展，支持多级动态数据传输；而现在，借助高级算法、多处理器计算机和海量数据库，数据挖掘能进行预期性、前瞻性的信息传递，甚至能预测未来的情况。
数据挖掘是一个多学科交叉领域，融合了统计学的抽样、估计和假设检验，人工智能、机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论，数据库系统的存储、索引和查询处理支持，还有分布式技术、最优化、进化计算等多种技术。
那么，我们在什么样的数据上进行挖掘呢？
从计算机科学角度看，数据可以是数字、文字、声音等能输入计算机并被识别的符号，像企业运营数据、用户数据等。从表现形式分，有数字、文本、声音等；从组织和存储方式分，有结构化数据和非结构化数据。
通常，数据挖掘可以应用于关系数据库、数据仓库、事务数据库、文本、Web、日志、图像等多种类型的数据。
数据挖掘的应用非常广泛，在金融领域的信贷风险管理、反洗钱监测，电子商务中的商品推荐，医学上的蛋白质分子结构预测，还有市场营销、生物学、科学研究、股票交易、地震预警等方面，都能看到它的身影。
二、数据挖掘的基本步骤
数据挖掘有一套典型的流程：
- 需求分析：这是第一步也是最重要的一步，决定了后续分析的方向和方法。
- 数据获取：根据需求分析的结果提取、收集数据，它是数据分析的基础。
- 数据预处理：对数据进行合并、清洗、变换、标准化等处理，让数据变得干净整齐，能直接用于分析建模。
- 数据挖掘建模：通过统计分析、回归分析、聚类、分类等模型与算法，发现数据中有价值的信息并得出结论。
- 模型评价与优化：对建立的模型，根据其类别用不同指标评价性能优劣，并进行优化。
- 部署：将通过评价的数据分析结果和结论应用到实际生产系统中。
三、数据挖掘的常见任务
数据挖掘的任务可以分为预测和描述两类。
- 预测：根据其他属性的值，预测特定属性的值。
- 描述：导出概括数据中潜在联系的模式。
具体的任务类型有分类、回归、关联规则发现、聚类、异常 / 偏差检测、时间序列分析等。
四、数据挖掘的主要工具
数据挖掘流程复杂，需要依赖特定工具或软件。常见的有：
- 商业化软件：如 SAS 的 Enterprise Miner、IBM 的 SPSS Modeler、Oracle 的 Data Miner 等。
- 开源软件：如 Weka、RapidMiner、KNIME 等。
- 基于脚本语言的工具：如 Python 语言、R 语言等。
其中，Python 在数据分析方面有不少优势：
- 语法简单精练，初学者容易上手。
- 有强大的库，能只用这一种语言构建以数据为中心的应用程序。
- 功能强大，介于传统脚本语言和系统语言之间，既有脚本语言的简单易用，又有编译语言的高级软件工程工具。
- 适用于研究、原型构建和生产系统构建，能给企业带来组织效益，降低运营成本。
- 是胶水语言，能轻易与其他语言的组件结合。
Python 数据分析常用的类库有：
- NumPy：是 Python 科学计算的基础包，有快速的多维数组对象，能对数组进行元素级计算和数学运算，还有读写数组数据集、线性代数运算等功能。
- SciPy：包含解决科学计算中标准问题域的模块集合，如插值、积分、优化等，有 8 个主要模块，各有不同应用。
- Pandas：是数据访问的核心库，提供处理结构化数据的数据结构和函数，有高性能数组计算和灵活数据处理功能，还有复杂的索引功能。
- Matplotlib：是绘制数据图表的库，适合创建出版物级图表，操作简单，能生成多种图形，还有交互式绘图环境。
- scikit-learn：是数据挖掘和数据分析工具，简单有效，封装了常用算法，基本模块有数据预处理、模型选择等，能解决大部分数据量不大的问题。
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