数据分析——分析的思路（Python）

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用的到时在想，已经晚了。

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步骤		内容	工具	详细资料	关联步骤
1.数据抽取	----------	从外部源数据中获取数据，保存为各种格式的文件、数据库等
		使用Scrapy爬虫等技术，通过工具获得数据，如SQL调用数据库
2.数据加载	----------	从数据库、文件中提取数据，变成DataFrame对象，pandas库的文件读取方法	pandas
3.数据处理	数据准备	对DataFrame对象（多个）进行组装、合并等操作	pandas
	数据转化	类型转化、分类（面元等）、异常值检测、过滤等
	数据聚合	分组（分类）、函数处理、合并成新的对象
4.数据可视化	----------	将pandas的数据结构转化为图表的形式	matplotlib
5.预测模型	----------	数据挖掘的各种算法：关联规则挖掘、回归分析、聚类、分类、时序挖掘、序列模式挖掘等	算法
6.给出结果	----------	从模型和评估中获得知识，知识的表示形式：规则、决策树、知识基、网络权值	检测