一篇文章講清楚如何用Python進行大資料探勘和分析！
大資料無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
什麼是大資料？
大資料就像它看起來那樣——有大量的資料。單獨而言，你能從單一的資料獲取的洞見窮其有限。但是結合複雜數學模型以及強大計算能力的TB級資料，卻能創造出人類無法制造的洞見。大資料分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。
大資料分析的第一步就是要收集資料本身，也就是眾所周知的“資料探勘”。大部分的企業處理著GB級的資料，這些資料有使用者資料、產品資料和地理位置資料。今天，千鋒武漢Python培訓的老師將會帶著大家一起探索如何用Python進行大資料探勘和分析？
為什麼選擇Python？
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大資料分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，並且有很多用於資料科學的類庫。
現在，如果你真的要用Python進行大資料分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表示式，知道什麼是元組、字串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
資料分析流程
一般可以按“資料獲取-資料儲存與提取-資料預處理-資料建模與分析-資料視覺化”這樣的步驟來實施一個數據分析專案。按照千鋒武漢Python培訓的老師分享的這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
資料獲取：公開資料、Python爬蟲
外部資料的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開資料集，一些科研機構、企業、政府會開放一些資料，你需要到特定的網站去下載這些資料。這些資料集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部資料的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘資訊，爬取租房網站上某城市的租房資訊，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於網際網路爬取的資料，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些Python的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、迴圈、函式………
以及，如何用Python庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高階技巧，比如正則表示式、使用cookie資訊、模擬使用者登入、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
資料存取：SQL語言
在應對萬以內的資料的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦資料量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來儲存資料。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量資料的儲存與管理提供可能，並且使資料的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的資料
資料庫的增、刪、查、改
資料的分組聚合、如何建立多個表之間的聯絡
資料預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的資料是不乾淨的，資料的重複、缺失、異常值等等，這時候就需要進行資料的清洗，把這些影響分析的資料處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於資料預處理，學會pandas（Python包）的用法，應對一般的資料清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：資料訪問
缺失值處理：對缺失資料行進行刪除或填充
重複值處理：重複值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常資料
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合併：符合各種邏輯關係的合併操作
分組：資料劃分、分別執行函式、資料重組
Reshaping：快速生成資料透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標準差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、引數和統計量、ErrorBar
概率分佈與假設檢驗：各種分佈、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些視覺化的分析，通過各種視覺化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python資料分析
掌握迴歸分析的方法，通過線性迴歸和邏輯迴歸，其實你就可以對大多數的資料進行迴歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
迴歸分析：線性迴歸、邏輯迴歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節引數優化模型
Python 資料分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在資料分析的這個階段，重點了解迴歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和迴歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些複雜的問題，你就可能需要去了解一些更高階的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同型別的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、引數調節來提升預測的精度。
你可以通過Python中的 scikit-learn 庫來實現資料分析、資料探勘建模和分析的全過程。
總結：