1、pandas庫的操作
panda是資料分析特別重要的乙個庫，我們要掌握以下三點：
pandas 分組計算;
pandas 索引與多重索引;
索引比較難，但是卻是非常重要的
pandas 多表操作與資料透視表
2、numpy數值計算
numpy程式設計客棧資料計算主要應用是在資料探勘，對於以後的機器學習，深度學習，這也是乙個必須掌握的庫，我們要掌握以下內容：
numpy array理解；
陣列索引操作；
陣列計算；
broadcasting(線性代數裡面的知識)
3、資料視覺化-matplotlib與seaborn
matplotib語法
python最基本的視覺化工具就是matplotlib。咋一看matplotlib與matlib有點像，要搞清楚二者的關係是什麼，這樣學習起來才會比較輕鬆。
seaborn的使用
seaborn是乙個非常漂亮的視覺化工具。
pandas繪圖功能
前面說過pandas是做資料分析的，但它也提供了一些繪圖的api。
4、資料探勘入門
這部分是最難也是最有意思的一部分，要掌握以下幾個部分：
機器學習的定義
在這裡跟資料探勘先不做區別
代價函式的定義
train/test/validate
overfitting的定義與避免程式設計客棧方法
5、資料探勘演算法
資料探勘發展到現在，演算法已經非常多，下面只需掌握最簡單的，最核心的，最常用的演算法：
最小二乘演算法；
梯度下降；
向量化；
極大似然估計；
logistic r程式設計客棧egression；
decision tree；
randomforesr；
xgboost；
6、資料探勘實戰
通過機器學習裡面最著名的庫scikit-learn來進行模型的理解。
本文標題: python資料探勘需要學的內容
本文位址: /jiaoben/python/263189.html
透過資料探勘學python
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