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俗话说的好，知己知彼，才能百战不殆，我们要想攻破一个知识点，第一要领不是要去怎么攻破，而是要进行全方位的检索，知道这里面的关键要素，任何一个方面都是要从最关键的内容掌握住，关键即常用，经常能碰的到，或者说经常能适合任何一个场景，因此我们要是想攻克数据挖掘，也要先了解它的学习要素，内容整理如下：

1、Pandas库的使用及理解

Panda是搭建构成数据分析与整理的一个python库，关于它的知识点不是很多，但尽管如此，我们仍然要下面要素：

l pandas 分组计算

l pandas 索引与多重索引

l pandas 多表操作与数据透视表

2、数据可视化库之matplotlib

首先要掌握的是Matplotib语法

在Python里能称得上是第一可视化工具，便是matplotlib。大家有没有注意到Matplotlib与matlib从字面上看是存在相似之处的，但是用法肯定是截然不同，这就得提高警惕了，要学会比较两种才可以。

3、数据可视化库之seaborn

seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。直接的功能特点就是绘图，大家都有使用过excel绘图做表的经历，这个库和那个使用基本差不多

4、数据挖掘入门

这部分是最难也是最有意思的一部分，要掌握以下几个部分：

l 机器学习的定义

l 在这里跟数据挖掘先不做区别

l 代价函数的定义

l Train/Test/Validate

基本上涉及数据挖掘的重要内容，都在上面给大家整理出来了，还是开头跟大家提及的，知己知彼百战不殆，希望大家都能处理好这部分内容哦~更多内容，尽在python学习网。

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python数据分析的步骤

如何用python进行数据分析