本文内容是对《Python数据科学技术详解与商业实战》的个人理解
一、数据挖掘方法
1、描述性数据挖掘（模式识别）
数据建模一般有多个属性或变量属性用于描述各个观测者的特征可以发现彼此间的关联具体算法：
1】、聚类分析
把客户分类，使用多个变量进行细分。
2】、关联规则分析
捆绑销售和推荐类似商品
2、预测性数据分析
有明确的预测变量和相应的因变量具体算法：
1】、决策树
按图索骥，一个规则一个规则逐条检验
2】、KNN算法
惰性算法，事先不建立全局的判别公式或规则，当新数据需要分类时，根据各个样本与现有样本间的距离取最近的K个样本点的众数（Y为分类变量）或均值（Y为连续变量）
作为新样本的预测值
3】、Logistic回归
对数据线性划分
4】、神经网络
对数据非线性划分，划分依据随机产生，沿与概率变化方向垂直的方向做标尺
5】、支持向量机
寻找一个高位超平面，分开低维度下成功与不成功的点。一些数据在低维空间会有线性不可分问题，支持向量机可以做升维处理
6】、集成学习
通过做多个复杂的模型同时做预测，取预测的均值做最后的预测值
排序类算法适用于解释变量是人为定义的情况：信用评分、流失预测。。。
决策类—客观存在非人为定义：人脸识别、声音识别。。。