全世界只有3.14 %?的人關注了

青少年數學之旅

AI這個詞相信大家都非常熟悉，近幾年來人工智能圈子格外熱鬧，光是AlphoGo就讓大家對它刮目相看。

隨著大數據時代信息科技的快速發展，各種各樣的數據充斥著我們的生活。而我們又當如何有效利用數據，挖掘出有用信息？

這個概念乍眼一看有點懵，小天舉個栗子解釋，相信就比較容易理解：

假如某東需要預測用戶在未來5天內的購買需求，以達到精準營銷的目的，需要怎么做呢？

我們在以某東真實的用戶、商品和行為數據（脫敏后）為基礎的情況下，構建一個用戶購買商品的預測模型，輸出高潛用戶和目標商品的匹配結果，從而提供高質量的目標群體，實現精準營銷。

也就是說，我們如何能夠從海量的數據中挖掘出有用知識服務于我們的工作。

此時，我們來了解一下關于數據挖掘的大致流程。

（一）數據讀取

既然是叫數據挖掘，那么可以看出數據是重中之重，因此第一步就應該把數據讀取出來。

（二）特征理解分析

數據讀出來了，但并不代表這些數據都是有用的，因此需要根據數據的特征進行理解和分析，考慮變量與結果的關系，最后繪圖得出結論，輔助判斷，進而選出有價值的數據。

（三）數據清洗與預處理

選出了有價值的數據就可以馬上建立模型了吧？別想太多，還得先清洗和預處理數據。雖然這一步看似很簡單，但是實際上它是整個數據挖掘過程中最耗時的，大概占了70-80%的時間。

如何對數據進行恰當的處理使得最終能夠獲取最合適的數據是這一步需要解決的。請記住，數據決定了模型的上限。

（四）建立模型

完成了最重要的第三步之后，就可以開始建模了，通過多種算法的對比以及參考他人的策略進行建模與優化，最終得出合適的模型。

?

相信，每天都能感受到能力的提升！

?

來吧，點擊下方“閱讀原文”，跟隨著老師的腳步，提升自我！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何用Python进行数据探索，探索竞赛优胜方案？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。