包含數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)代碼和實(shí)戰(zhàn)代碼 本項(xiàng)目很多內(nèi)容屬于邊學(xué)邊試。參考了書籍，但是很多代碼存在過時(shí)和錯(cuò)誤均被我修改。 數(shù)據(jù)挖掘是最近幾年才出現(xiàn)的一個(gè)名詞，其歸根到底的目的就是經(jīng)過一系列手段處理數(shù)據(jù)得到一個(gè)適合的建模數(shù)據(jù)，利用建模數(shù)據(jù)建立模型挖掘已有數(shù)據(jù)的隱含價(jià)值。 一般步驟（詳細(xì)內(nèi)容子目錄有敘述，且后面的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目我會(huì)嚴(yán)格按照這個(gè)步驟進(jìn)行） 數(shù)據(jù)獲取 利用各種手段獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)樣式不限制，但一般而言是形如excel或者csv這樣的表格格式。 數(shù)據(jù)探索 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步探索，得到數(shù)據(jù)特征（如每一列的平均值，分位數(shù)，最大最小值，空值數(shù)目）。 數(shù)據(jù)預(yù)處理 毫不夸張，這是整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘過程中最費(fèi)時(shí)間的部分。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到合適的建模數(shù)據(jù)（如處理異常值，屬性規(guī)約，數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)變換，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化）。 數(shù)據(jù)挖掘建模 如果任務(wù)明確，模型的選擇是指定的，但是算法的優(yōu)化，準(zhǔn)確率的考究等是需要處理的。（如分類預(yù)測、關(guān)聯(lián)規(guī)則獲取。 后續(xù)處理 一般是指模型的實(shí)際應(yīng)用。