数据挖掘(data mining，简称DM)，是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。在python对数据的处理方式中，数据挖掘和数据分析是两个重要的方式，目的是为了从数据中获取具有科研或者商业价值的信息。
python数据挖掘的基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、奇异值检测和智能推荐等。通过完成这些任务，发现数据的潜在价值，指导商业和科研决策，给科学研究带来指导以及给商业带来新价值。下面就分别来认识一下常见的基本任务。
1.分类与预测
是一种用标号的进行学习的方式，这种编号是类编号。这种类标号若是离散的，属于分类问题;若是连续的，属于预测问题，或者称为回归问题。从广义上来说，不管是分类，还是回归，都可以看做是一种预测，差异就是预测的结果是离散的还是连续的。
2.聚类分析
就是“物以类聚，人以群分”在原始数据集中的运用，其目的是把原始数据聚成几类，从而使得类内相似度高，类间差异性大。
3.关联规则
数据挖掘可以用来发现规则，关联规则属于一种非常重要的规则，即通过数据挖掘方法，发现事务数据背后所隐含的某一种或者多种关联，从而利用这些关联来指导商业决策和行为。
4.奇异值检测
根据一定准则识别或者检测出数据集中的异常值，所谓异常值就是和数据集中的绝大多数据表现不一致。
5.智能推荐
这是数据挖掘一个很活跃的研究和应用领域，在各大电商网站中都会有各种形式推荐，比方说同类用户所购买的产品，与你所购买产品相关联的产品等。
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