如何用Python进行数据探索，探索竞赛优胜方案？
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青少年数学之旅
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随着大数据时代信息科技的快速发展，各种各样的数据充斥着我们的生活。而我们又当如何有效利用数据，挖掘出有用信息？
这个概念乍眼一看有点懵，小天举个栗子解释，相信就比较容易理解：
假如某东需要预测用户在未来5天内的购买需求，以达到精准营销的目的，需要怎么做呢？
我们在以某东真实的用户、商品和行为数据（脱敏后）为基础的情况下，构建一个用户购买商品的预测模型，输出高潜用户和目标商品的匹配结果，从而提供高质量的目标群体，实现精准营销。
也就是说，我们如何能够从海量的数据中挖掘出有用知识服务于我们的工作。
此时，我们来了解一下关于数据挖掘的大致流程。
（一）数据读取
既然是叫数据挖掘，那么可以看出数据是重中之重，因此第一步就应该把数据读取出来。
（二）特征理解分析
数据读出来了，但并不代表这些数据都是有用的，因此需要根据数据的特征进行理解和分析，考虑变量与结果的关系，最后绘图得出结论，辅助判断，进而选出有价值的数据。
（三）数据清洗与预处理
选出了有价值的数据就可以马上建立模型了吧？别想太多，还得先清洗和预处理数据。虽然这一步看似很简单，但是实际上它是整个数据挖掘过程中最耗时的，大概占了70-80%的时间。
如何对数据进行恰当的处理使得最终能够获取最合适的数据是这一步需要解决的。请记住，数据决定了模型的上限。
（四）建立模型
完成了最重要的第三步之后，就可以开始建模了，通过多种算法的对比以及参考他人的策略进行建模与优化，最终得出合适的模型。
相信，每天都能感受到能力的提升！
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