大数据无处不在在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它什么是大数据？大数据就像它看起来那样——有大量的数据单独而言，你能从单一的数据获取的洞见穷其有限但是结合复杂数学模型以及强大计算能力的TB级数据，却能创造出人类无法制造的洞见。
大数据分析提供给商业的价值是无形的，并且每天都在超越人类的能力大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。
今天，千锋武汉Python培训的老师将会带着大家一起探索如何用Python进行大数据挖掘和分析？
为什么选择Python？Python最大的优点就是简单易用这个语言有着直观的语法并且还是个强大的多用途语言这一点在大数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。
还有，Python是开源的，并且有很多用于数据科学的类库现在，如果你真的要用Python进行大数据分析的话，毫无疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
数据分析流程一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目按照千锋武汉Python培训的老师分享的这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：。
数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、政府会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息，爬取租房网站上某城市的租房信息，爬取豆瓣评分评分最高的电影列表，获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表基于互联网爬取的数据，你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些Python的基础知识：元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数………以及，如何用Python库（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后，你还需要一些高级技巧，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同网站的反爬虫限制数据存取：SQL语言在应对万以内的数据的时候，Excel对于一般的分析没有问题，一旦数据量大，就会力不从心，数据库就能够很好地解决这个问题。
而且大多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据SQL作为最经典的数据库工具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率大大提升你需要掌握以下技能：提取特定情况下的数据数据库的增、删、查、改数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理：Python（pandas）很多时候我们拿到的数据是不干净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进行数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果对于数据预处理，学会pandas（Python包）的用法，应对一般的数据清洗就完全没问题了。
需要掌握的知识点如下：选择：数据访问缺失值处理：对缺失数据行进行删除或填充重复值处理：重复值的判断与删除异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据相关操作：描述性统计、Apply、直方图等合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执行函数、数据重组Reshaping：快速生成数据透视表概率论及统计学知识需要掌握的知识点如下：基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等其他描述性统计量：偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等有了统计学的基本知识，你就可以用这些统计量做基本的分析了你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python数据分析掌握回归分析的方法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对大多数的数据进行回归分析，并得出相对精确地结论这部分需要掌握的知识点如下：回归分析：线性回归、逻辑回归基本的分类算法：决策树、随机森林……。
基本的聚类算法：k-means……特征工程基础：如何用特征选择优化模型调参方法：如何调节参数优化模型Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的方法，大多数的问题可以得以解决，利用描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到一些复杂的问题，你就可能需要去了解一些更高级的算法：分类、聚类然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过Python中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
总结：以上就是千锋武汉Python培训的老师分享的用Python进行大数据挖掘和分析的方法和需要掌握的知识点希望对大家做数据挖掘会有帮助未来十年将是大数据、人工智能爆发的时代，到时候对于Python工程师的需求也是水涨船高，因为Python对数据的处理，人工智能应用方向，有着得天独厚的优势。
所以，想进入到这一高薪领域就抓紧时间来学习Python吧！
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