python适合做数据挖掘吗

Python语言的崛起让大家对web、爬虫、数据分析、数据挖掘等十分感兴趣。数据挖掘就业前景怎么样？关于这个问题的回答，大家首先要知道什么是数据挖掘。所谓数据挖掘就是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。那么当今社会，数据挖掘就业前景可观吗？掌握数据挖掘的技术到底能不能让我们顺利的找到一份好工作，今天小编就来和大家说一说。

大数据时代我们为什么要重视数据挖掘。数据挖掘是一项探测大量数据以发现有意义的模式和规则的业务流程。谈到发现模式与规则，其实就是一项业务流程，为业务服务。我们要做就是让业务做起来显得更简单，或直接帮助客户如何提升业务。

在大量的数据中找到有意义的模式和规则。在大量数据面前，数据的获得不再是一个障碍，而是一个优势。在现在很多的技术在大数据集上比在小数据集上的表现得更好――你可以用数据产生智慧，也可以用计算机来完成其最擅长的工作：提出问题并解决问题。模式和规则的定义：就是发现对业务有益的模式或规则。发现模式就意味着把保留活动的目标定位为最有可能流失的客户。这就意味着优化客户获取资源，既考虑客户数量上的短期效益，同时也考虑客户价值的中期和长期收益。

现在各个公司对于数据挖掘岗位的技能要求偏应用多一些。目前市面上的岗位一般分为算法模型、数据挖掘、数据分析三种。算法模型岗位，对数学统计知识要求最高，需要研究现有模型并提出改进意见，且最好熟悉一种编程语言。

数据挖掘岗位，和算法岗位相比，对数学统计知识要求要低一些，但最好也是数学统计专业，能看懂公式推导流程，理解算法原理，理解参数含义，且有一定的编程能力，熟练使用java或python，能通过调用第三方机器学习库写出符合工业要求的代码。数据分析岗位，会基本的统计即可，有一定的sql功底，即对数学和编程要求较低，但是对业务也求较高，需要了解行业，了解业务，能提出好的idea。三种岗位需要相互配合、相互补充，各有各的重点。

观点补充：

python强调程序员的生产力，让你把精力集中在逻辑上而不是语言本身上。你能想象用一下午时间实现从0开始一个简单的搜索引擎吗？C++显然是不行的。

你的大部分时间都将花在实现基本数据结构和调试语言错误上。

而用python，你要做的就是真正理解搜索算法，之后的实现真的很简单。

我觉得用python很适合算法研究，不仅仅是数据挖掘。快速开发能让你迅速验证你的想法，而不是把时间浪费在程序本身上（想象一下你写了一星期的c++，调了一大堆指针错误，最后发现想法本身就有错误。。）当你知道你已经有了一个正确的算法，要使他运行速度提高只需用c++等重写性能瓶颈并嵌入就行了