Python数据分析与挖掘实战（开发流程及常用库安装）

操作系统：Windows
Python：3.5
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Python数据分析与挖掘主要流程如图：

基本上做一个数据分析，大致的流程都是这样的。最后根据模型说明进行相关的事务决策。

这里简单说一下数据采集，如果数据来源是来自于数据库，直接获取数据库数据即可。如果是源于网站上的数据，这个可以实现爬虫方式爬取数据。基本上数据采集来源都是这2部分的比较多。这里就不做详细的说明。
后续会详细解说后面的流程。

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这里用到的库有：numpy，scipy，scikit_learn，statsmodels，pandas，matplotlib，gensim
这个用图片说明作用：

这里就不安装Keras了，这个在Windows下体验不理想。

常用库的安装就比较简单，直接用pip install 安装即可完成。安装顺序最好安装上面的顺序，其中一定要安装numpy再安装scipy。

pandas需要频繁的写入和写出，这里还需要安装
pip install xlrd #读取excel功能
pip install xlwt #写入excel功能

其中还有其他库的延伸，比如图片处理的Pillow，视频的处理opencv，高精度运算GMPY2。