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如何用Python进行大数据挖掘和分析？
如何用Python进行大数据挖掘和分析？快速入门路径图
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，我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
其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为一个Python爬虫高手!
豆瓣读书数据分析-python
豆瓣读书数据分析-python
（思路来自课程老师绿树）刚刚学完python数据分析的课程，决定做一个有关python数据分析的小项目，思来想去，还是决定分析豆瓣的数据，因为豆瓣是python写成的。用python爬虫抓取数据较为方便，比一般网站少很多页面bug问题，而且豆瓣上的数据量大概在million这个量级，算是算太大的，但也不小。正好手里有一份跑出的大概300多万的数据，直接开始分析。
首先导入数据，将数据赋给一个dataframe，取名为douban
douban=pd.read_table("douban.dat",sep="::",names=["user","book","rate"])
看一下这个数据的描述?
总共3648104行，其他的诸如平均数，中位数的值，是豆瓣书籍的链接后缀，并无实际意义。
然后关于豆瓣读书用户
user_count=douban.groupby('user').count()
user_count=user_count.sort('book',ascending=False)
、我们发现共有38万多读者，计数最多的一位eastwolf东狼，真的很厉害，一共写了4000多的书评。不过我们不排除这是个机器人或者公众号，因为4000度书评，就算一天看一本书，也要写11年，而豆瓣创建才不过11年。有点假，不过这个问题我们暂且不谈，仅从数据来看，第一名最爱读书的书霸，就是eastwolf了，大家鼓掌。
然后我们再来看一下书籍的信息
看一下描述
最受欢迎的书有2071个书评，平均每本书大概有45个书评。
看一下具体情况
我们挑出书评最多的10本，找到图片，就是以下这10本书
可以发现由于不同出版社不同翻译的问题，10本书实际是4本，豆瓣果然是文艺青年聚集地，《小王子》《追风筝的人》《活着》几乎就是文艺青年必备了。?
? 豆瓣做为文艺青年聚集地，本身用户属于素质较高的群体。里面分很多小组，读书，电影，音乐，算是给大家找志同道合之友的好地方。关于读书这个方面，在大家都很爱读书的基础上，我们可以用户进行聚类分析。依靠的根据是对书籍的打分，这样来计算不同用户之间的距离。因为读的书目越相似，对同一本书打分结果越接近，说明价值观越相同，找出这样的相似者，就能给用户推荐一下潜在的‘同志’，算是给豆瓣增加一个社交功能了。
? 首先我们把用户信息和书本信息结合，因为考虑到大部分书籍用户之间交集为空，而且我的电脑的处理能力有限，所以截取了用户和书籍的前100进行分析，这样得到一个新的dataframe
然后我们建立邻近性矩阵
ubrcore=doubancore.pivot('user','book','rate')?
即使在取前100的条件下，依然大部分是空白，为了能够计算，我们把空白处替换成0.
ubrcore1=ubrcore.fillna(value=0)
然后对要进行距离计算，由于本身对书本的打分在1到5之间，纯粹的大小差距并不大，所以我们更多的考虑在方向上的差异，所以用余弦距离来反应不同用户之间的差异性。
?构建公式，并将计算结果给userdistdf这个dataframe
Userdistdf结果如下
最像用户的就是他自己，余弦距离都是1。其他人只能是部分相像，果然人生得一知己难啊。不过知己找不到，我们可以给用户找10个部分相像的‘同志’
构建函数
试一下
Bingo，成功!!!!
这样，我们可以为用户qdmimi19810920找到了10个志同道合的‘同志’了。
python的推荐书籍有哪些
零基础如何学好python，作为一个学了python两三年的过来人，我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。
1.《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。
2.《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。