是的。
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一：什么是数据挖掘
__数据挖掘是指从大量的数据中通过一些算法寻找隐藏于其中重要实用信息的过程。这些算法包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。在商务管理，股市分析，公司重要信息决策，以及科学研究方面都有十分重要的意义。
__数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术，从大量数据中寻找其肉眼难以发现的规律，和大数据联系密切。如今，数据挖掘已经应用在很多行业里，对人们的生产生活以及未来大数据时代起到了重要影响。
二：数据挖掘的基本任务
__数据挖掘的基本任务就是主要要解决的问题。数据挖掘的基本任务包括分类与预测、聚类分析、关联规则、奇异值检测和智能推荐等。通过完成这些任务，发现数据的潜在价值，指导商业和科研决策，给科学研究带来指导以及给商业带来新价值。下面就分别来认识一下常见的基本任务。
1.分类与预测
__是一种用标号的进行学习的方式，这种编号是类编号。这种类标号若是离散的，属于分类问题；若是连续的，属于预测问题，或者称为回归问题。从广义上来说，不管是分类，还是回归，都可以看做是一种预测，差异就是预测的结果是离散的还是连续的。
2.聚类分析
__就是“物以类聚，人以群分”在原始数据集中的运用，其目的是把原始数据聚成几类，从而使得类内相似度高，类间差异性大。
3.关联规则
__数据挖掘可以用来发现规则，关联规则属于一种非常重要的规则，即通过数据挖掘方法，发现事务数据背后所隐含的某一种或者多种关联，从而利用这些关联来指导商业决策和行为。
4.奇异值检测
__根据一定准则识别或者检测出数据集中的异常值，所谓异常值就是和数据集中的绝大多数据表现不一致。
5.智能推荐
__这是数据挖掘一个很活跃的研究和应用领域，在各大电商网站中都会有各种形式推荐，比方说同类用户所购买的产品，与你所购买产品相关联的产品等。
三：数据挖掘流程
__我们由上面的章节知道了数据挖掘的定义和基本任务，本节我们来学习一下数据挖掘的流程，来讲述数据挖掘是如何进行的。
1.定义挖掘目标
__该步骤是分析要挖掘的目标，定义问题的范围，可以划分为下面的目标：
__（1）针对具体业务的数据挖掘应用需求，首先要分析是哪方面的问题。
__（2）分析完问题后，该问题如果解决后可以实现什么样的效果，达到怎样的目标。
__（3）详细地列出用户对于该问题的所有需求。
__（4）挖掘可以用到那些数据集。究竟怎样的挖掘方向比较合理。
__（5）综合上面的要求，制定挖掘计划。
2.数据取样
__在明确了数据挖掘的目标后，接下来就需要在业务数据集中抽取和挖掘目标相关的数据样本子集。这就是数据取样操作。那么数据取样时需要注意哪些方面呢？
__第一是抽取的数据要和挖掘目标紧密相关，并且能够很好地说明用户的需求。
__第二是要可靠，质量要有所保证，从大范围数据到小范围数据，都不要忘记检查数据的质量，这是因为如果原始的数据有误，在之后的过程中，可能难以探索规律，即使探索出规律，也有可能是错误的。
__第三个方面是要有效，要注意数据的完整，但是有时候可能要抽取的数据量比较大，这个时候也许有的数据是根本没有用的，可以通过筛选进行处理。通过对数据的精选，不仅能减少数据处理量，节省系统资源，还能够让我们要寻找的数据可以更加地显现出来。
__而衡量数据取样质量的标准如下：
__（1）确定取样的数据集后，要保证数据资料完整无缺，各项数据指标完整。
__（2）数据集要满足可靠性和有效性。
__（3）每一项的数据都准确无误，反映的都是正常状态下的水平。
__（4）数据集合部分能显现出规律性。
__（5）数据集合要能满足用户的需求。
数据取样的方法有多种多样的，常见的方式如下：
__（1）随机取样：就是按照随机的方法进行取样，数据集中的每一个元素被抽取的概率是一样的。可以按照每一个特定的百分比进行取样，比如按照5%，10%，20%等每个百分比内随机抽取n个数据。
__（2）等距取样：和随机取样有些类似，但是不同的是等距取样是按照一定百分比的比例进行等距取样，比如有100个数据，按照10%的比例进行等距取样就是抽取10，20，30，40，50，60，70，80，90，100这10个数据。
__（3）分层取样：在这种抽样的操作中，首先将样本总体分为若干子集。在每个层次中的值都有相同的被选用的概率，但是可以对每一层设置不同的概率，分别代表不同层次的水平。是为了未来更好地拟合层次数据，综合后得到更好的精度。比如100个数据分为5层，在1-20，20-30，30-40，40-50等每一层抽取的个数不同，分别代表每一层。
__（4）分类取样：分类抽样是依据某种属性的取值来选择数据子集，按照某种类别（规则）进行选择，比如按照客户名称，同学姓名，地址区域，企业类别进行分类。
__（5）从起始位置取样：就是从输入数据集的起始处开始抽样，抽取一定的百分比数据。
__（6）从结束位置取样：就是从输入数据集的最后处反向抽样，抽取一定的百分比数据。
输入数据后需要对数据进行预处理，只有处理得当的数据才能进到数据挖掘的步骤。而处理数据包括对数据数量和质量的处理。我按照少—多—乱来整理。
1 对缺失的数据有添补或删除相关行列方法，具体步骤自己判断(如果数据量本来就很少还坚持删除不就作死了是吧)
★添补:常用拉格朗日插值或牛顿插值法，也蛮好理解，属于数理基础知识。(pandas库里自带拉格朗日插值函数，而且这个好处是还可以在插值前对数据进行异常值检测，如果异常那么该数据就也被视为需要进行插值的对象)
★删除:这个也好理解，就是对结果分析没有直接影响的数据删删删爱少少不去管。
2 异常值
这个是否剔除需要视情况而定
★像问题1中视为缺失值重新插值
★删除含有异常值的记录(可能会造成样本量不足，改变原有分布)
★平均值修正(用前后两个观测值平均值)
综上，还是方案一靠谱。
人生苦短，学好python
3 数据量太多，有三种方法:集成，规约，变换
(1)数据是分散的时，这个就是指要从多个分散的数据仓库中抽取数据，此时可能会造成冗余的情况。此时要做的是【数据集成】。
数据集成有两方面内容:
①冗余属性识别②矛盾实体识别
属性:
对于冗余属性个人理解是具有相关性的属性分别从不同的仓库中被调出整合到新表中，而新表中由于属性太多造成冗余，这时可以靠相关性分析来分析属性a和属性b的相关系数，来度量一个属性在多大程度上蕴含另一个属性。(这个用python的pandas库里corr()函数也可以实现)，检测出了再将其删除。
实体:(这个是要靠自己甄别源表，所以源仓库里的实体含义要清楚)
a，同名异义——改名字
b，异名同义——删一个
c，单位不统一—换
(2)数据规约
又包括两方面
属性规约和数量规约
①属性规约:就是减少属性个数或合并旧属性成一个新属性，可以特征子集选择(删除不需要作挖掘的属性)，主成分分析(通过对方差的决定性大小分析并降维)，决策树归纳，向前/向后删除。
具体的如果不了解可以找个实例试一下。
②数量规约:通过选择替代的，较小的数据来减少数据量，包括有参数和无参数。
有参数:建模，并且只需存放模型的参数，例如一些回归模型，用参数来评估数据。
无参数:需要存放实际数据，用图表存放并显示数据，例如用直方图时可把步长设置一定的区间，来衡量区间内的频数，也起到了规约的目的。还有一些聚类(用簇来替换实际数据)。还有抽样(聚类抽样，分层抽样)
1. 首先我们打开电脑进入到桌面，找到excel图表点击打开。
2然后我们需要选中一个单元格，接下来需要在上方的公式栏中输入函数，如果我们想要模拟从五十个数字中随机抽取五个数字，那么我们就需要在上方的公示栏中输入=1 RAND()*(50-1)，也就是从50个样本中抽取一个样本，接下来我们敲击回车运行公式。
3. 然后由于我们需要抽取五个样本，所以我们需要下拉5个单元格。我们下拉的单元格会自动进行填充。
4. 我们将单元格全部选中之后，鼠标右击，在弹出的菜单中选择单元格格式选项。然后我们选择单元格格式窗口中的数字选项，接下来在左侧的分类菜单中选择自定义，然后我们在那边中输入00。
分层抽样也叫按比例抽样，根本样本在总体中所占的比例进行抽样
1、利用SURVEYSELECT过程进行等比例分层抽样
* 利用SURVEYSELECT过程对数据集进行等比例分层抽样;
PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp1 method = srs samprate = .5 seed = 9876;
STRATA class gender;
RUN;
* 查看分层抽样的结果;
PROC FREQ DATA = samp1;
TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;
RUN;
2、利用SURVEYSELECT过程进行不等比例分层抽样
* 利用SURVEYSELECT过程对数据集进行等不比例分层抽样;
PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp2 method = srs samprate = (.4 .6 .4 .6 .4 .6) seed = 9876;
STRATA class gender;
RUN;
* 查看分层抽样的结果;
PROC FREQ DATA = samp2;
TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;
RUN;
3、利用SURVEYSELECT过程根据抽样数量进行分层抽样
* 利用SURVEYSELECT过程对数据集进行指定数量的分层抽样;
PROC SURVEYSELECT DATA = students out = samp3 method = srs n = (8 4 6 8 5 7) seed = 9876;
STRATA class gender;
RUN;
* 查看分层抽样的结果;
PROC FREQ DATA = samp3;
TABLES class * gender /NOPERCENT NOROW NOCOL;
RUN;
4、利用随机数函数RANUNI对数据集进行粗略划分
* 利用RANUNI函数将数据集粗略的划分为N=5份;
DATA s1 s2 s3 s4 s5;
SET students;
r = RANUNI(991889);
IF r
1、内容不同
分群随机抽样：将调查母体区分为若干个群体，然后以单纯随机抽样方法选定若干群体作为调查样本，对群体内各子体进行普遍调查。
分层随机抽样：先将总体各单位按一定标准分成各种类型（或层）；然后根据各类型单位数与总体单位数的比例，确定从各类型中抽取样本单位的数量；最后，按照随机原则从各类型中抽取样本。
2、调查对象不同
分群随机抽样：各群之间具有共性，例如人口数目、民族构成等；而每群内部又具有差异性，所调查的目标要广泛一些。
分层随机抽样：适用于总体单位数量较多、内部差异较大的调查对象。
3、特点不同
分群随机抽样：抽中的单位集中，调查方便，可节省人力和费用。
分层随机抽样：样本的代表性比较好，抽样误差比较小。
参考资料来源：百度百科--分层随机抽样
参考资料来源：百度百科--分群随机抽样法
参考资料来源：百度百科--分群随机抽样
