Python在大数据挖掘中的应用

Python作为一种特殊的编程语言，可以链接各种编程语言，应用与各种不同的场景。

不管是数据挖掘、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比，具有语法清晰、开发效率高的特点。

Python往往一行代码可以实现其他语言N行代码的功能(但是某些场景执行效率不如C、Java等)。对于学习成本来讲，相对其它编程语言来讲，只要找对教程，一个对编程没有太多概念的初学者也可以轻松入门。

对于数据挖掘来讲，Python对数据清洗、数据探索、建立宽表、变量筛选、建模、模型参数优化、模型输出、模型投产等等一系列环节均有成熟的“包”进行支持，而在建模环节，除了对传统时序、Logistic、决策树等算法的支持，Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用，

如：微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow，广泛应用于各大比赛的Xgboost等等等等。

上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。

Python拥有应用场景广泛、开源免费、前沿算法支持、学习成本低、开发效率高等优质特点。通过这些特点，Python把遥不可及高高在上的大数据、数据挖掘、机器学习、深度学习等概念转化为每个人都可以学习、每个企业都可以实际应用的项目和程序。

通过低成本的投入，可以满足更丰富的业务场景的需求、对现有业务场景的优化，帮助企业获得更高的利润并降低风险。

从数据处理出发，从效率角度将Python及MySQL进行实际对比，展示Python对数据处理的强大能力。

Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。