Python数据挖掘是指使用Python编程语言进行数据挖掘的过程，它涉及从大量数据中提取有价值的信息和知识。数据挖掘的核心技术包括分类、聚类、关联规则发现、回归分析和异常检测。Python因其简洁、易学的特性以及丰富的数据处理库，如Pandas、NumPy、Scikit-learn等，成为数据挖掘领域的热门选择。
数据挖掘的主要步骤包括：
数据预处理：
包括数据清理、数据集成、数据选择和数据变换等。
特征工程：
选择和构造与任务相关的特征，以提高模型的性能。
模型选择与训练：
选择合适的算法和参数，训练模型。
模型评估与调优：
评估模型的性能，并通过调整参数来优化模型。
数据可视化：
将挖掘结果以图表或其他可视化形式展示出来。
数据挖掘在商业管理、股市分析、公司决策和科学研究等领域都有重要的应用价值