資料探勘分析的必要性
資料探勘一般是指從大量的資料中通過演算法搜尋隱藏於其中資訊的過程。資料探勘本質上像是機器學習和人工智慧的基礎，它的主要目的是從各種各樣的資料來源中，提取出超集的資訊，然後將這些資訊合併讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關係。這就意味著，資料探勘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。
資料探勘不能告訴你這些問題的答案，他只能告訴你，A和B可能存在相關關係，但是它無法告訴你A和B存在什麼相關關係。機器學習是從假設空間H中尋找假設函式g近似目標函式f。資料探勘是從大量的資料中尋找資料相互之間的特性。
主要挖掘方法有: 分類 、 估計、預測、相關性分組或關聯規則、 聚類、複雜資料型別挖掘(Text, Web ,圖形影象，視訊，音訊等)等技術。
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參考https://blog.csdn.net/qinyuanpei/article/details/79360703，基於python3.6實現微信朋友圈性別、地區、個性簽名、頭像四個維度的分析。 我的GitHub專案地址https://github.com/sanciyuan/wechat_
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