python数据挖掘的基本流程有哪些？

使用python对数据进行处理时，数据挖掘是极为重要的方式和阶段，目的是搜集大量数据，并从中通过算法搜索出隐藏在数据中的那些隐含的、先前未知的，并有具有潜在使用价值的信息。那么python数据挖掘的具体流程是怎样的，下面就跟小编一起来看吧。

1.定义挖掘目标

这一步骤主要是分析要python数据挖掘的目标，明确系统完成后想要达的效果，定义问题的相关范围。

首先结合具体业务，分析问题，之后明确用户需求，最后确定挖掘的方法和计划。

2.数据取样

在业务数据集中抽取和挖掘目标相关的数据样本子集。

抽取数据的标准，一是相关性，与挖掘目标密切相关;二是可靠性，质量要有所保证。三是有效性，可以先对数据进行筛选。

衡量样本数据质量的标准如下：

1)资料完整无缺，各类指标项齐全。

2)数据准确无误，反映的都是正常(而不是异常)状态下的水平。

3)数据集合部分能显现出规律性。

4)数据集合要能满足用户的需求。

3.数据探索

检验样本是否达到我们原来设想的要求，对数据进行探索，审核和必要的加工处理。

这一步骤是是为了把数据取样得到的数据进行检测的操作，从而保证样本数据的质量，从而为保证模型质量打下基础。

4.数据预处理

数据预处理是指在主要的处理以前对数据进行的一些处理操作。

采样数据中常常包含许多含有噪声、不完整，甚至不一致的数据，低质量的数据将会导致低质量的挖掘结果，因此对数据挖掘所涉及的数据对象必须进行预处理。

数据预处理主要包括：数据筛选、数据变量转换、缺失值处理、坏数据处理、数据标准化、主成分分析、属性选择、数据规约等。

5.挖掘建模

这一步骤是python数据挖掘工作的核心环节。我们需要具体考虑，要用到那些算法进行模型构建。

6.模型评价

从这些模型中自动找出一个最好的模型，还要根据业务对模型进行解释和应用。