python数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。这是一个用数据说话的时代，也是一个依靠数据竞争的时代。目前世界500强企业中，有90%以上都建立了数据分析部门。IBM、微软、Google等知名公司都积极投资数据业务，建立数据部门，培养数据分析团队。各国政府和越来越多的企业意识到数据和信息已经成为企业的智力资产和资源，数据的分析和处理能力正在成为日益倚重的技术手段。学好之后，能力过硬，赚取大量薪资还是没有问题的，学习的时候一定贵在坚持。
想要了解更多有关python数据挖掘的信息，可以了解一下CDA数据分析师的课程。CDA是根据当今数据分析师岗位不同层级所要求的各项知识和技能而设定的一个科学化、专业化的学习体系。课程兼顾培养学员挖掘经营思维、算法思维、预测分析思维。点击预约免费试听课。
python数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。数据分析通常是直接从数据库取出已有信息，进行一些统计、可视化、文字结论等，最后可能生成一份研究报告性质的东西，以此来辅助决策。数据挖掘不是简单的认为推测就可以，它往往需要针对大量数据，进行大规模运算，才能得到一些统计学规律。这里可以使用CDA一站式数据分析平台，融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能。其中数据分析模块支持报表分析、敏捷看板、即席报告、幻灯片、酷屏、数据填报、数据挖掘等多种分析手段对数据进行分析、展现、应用。帮助企业发现潜在的信息，挖掘数据的潜在价值。
如果你对于Python学数据挖掘感兴趣的话，推荐CDA数据分析师的课程。课程内容兼顾培养解决数据挖掘流程问题的横向能力以及解决数据挖掘算法问题的纵向能力。真正理解商业思维，项目思维，能够遇到问题解决问题；要求学生在使用算法解决微观根因分析、预测分析的问题上，根据业务场景来综合判断，洞察数据规律，使用正确的数据清洗与特征工程方法，综合使用统计分析方法、统计模型、运筹学、机器学习、文本挖掘算法，而非单一的机器学习算法。点击预约免费试听课。
数据集成就是间来源于多个不同数据源的数据合并存放在一个一致的数据存储（比如数据仓库）中的过程。
不同数据源的数据之间可能会有不匹配或属性重复，所以要考虑实体识别问题和属性冗余问题。
是指从不同数据源识别出现实世界的实体，它的任务是统一不同源数据的矛盾之处。
常见形式有：同名异义，异名同义，单位不统一等。
实体识别问题就是检测和解决这些冲突。
数据冗余，比如：同一属性出现多次，同一属性命名不一致导致重复等。
冗余属性要先检测，再删除掉。冗余属性用相关性分析也能判断出来。
参考资料：
《Python数据分析和挖掘实战》张良均等
