『壹』 Python學數據挖掘，要數學好嗎
建議你要學一點數學。不管是分類聚類回歸推薦等等各種演算法總歸是要有數學基礎才能夠理解的，有點數學底子，結果解釋你也可以很有底氣，python雖然很多包是可以移植的，結果也都能出，但是要是准確還是需要自己去def的所以你要是想在這個行業做的好的話，數學不能說一定要太好，但至少不能太差。
Python學數據挖掘和數學的關系如下：
1.數據挖掘不是為了替代傳統的統計分析技術。相反，它是統計分析方法學的延伸和擴展。大多數的統計分析技術都基於完善的數學理論和高超的技巧，預測的准確度還是令人滿意的，但對使用者的要求很高。而隨著計算機能力的不斷增強，有可能利用計算機強大的計算能力只通過相對簡單和固定的方法完成同樣的功能。
2.在文件系統基礎上的:因為大家都知道，資料庫系統的資料庫管理系統(DBMS)是建立現在的問題到了數據挖掘與統計，數據挖掘演算法有些本來就是統計的方法，那麼到了計算機行業，自有計算機行業規則，人們研究數據挖掘會關心它和大數據量的結合(有效性)，會關心它的數據挖掘原語(數據挖掘語言)，準的介面等只有用軟體實現時候才考慮的事項。演算法性能的優化、標於是數據挖掘行業制定了一些標准。
3.數據挖掘仍然自機器學習和人工智慧的一部分，其核心是規則，對於數據挖掘演算法中來統計的，但是這種技術本身已經不屬於統計了。這是一個數據挖掘演算法可以得出的規則，在得出這樣的規則之前，演算法會對數據集進行分析，該數據集包括很多變數(資料庫的欄位)，假設是10個，「年齡」和「工資」是其中的兩個，演算法會根據歷史數據自動抽取這兩個變數，而得出這樣的規則。但是對於統計，是不能得出的，它只能得出量化的概率關系，而規則的推導應該不是統計學的范疇。
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『貳』 python數據分析和爬蟲哪個簡單
Python數據分析與爬蟲都是令人著迷的領域，但它們的難易程度因個人背景而異。如果你已經掌握了編程語言，並且對數據處理和分析有興趣，那麼入門Python數據分析可能會更加順暢。相反，如果你對網路開發和數據挖掘充滿熱情，那麼學習Python爬蟲可能會更加輕松。
總的來說，無論是數據分析還是爬蟲，都需要一定的編程基礎和數學知識。如果你是一個初學者，我強烈建議你先掌握Python的基礎知識，然後再深入研究數據分析或爬蟲技術。
對於數據分析新手，Python提供了多種強大的庫，如pandas、numpy和matplotlib，這些庫可以讓你輕松地處理、分析和可視化數據。如果你對這些庫還不熟悉，可以從安裝和使用這些庫開始，逐步掌握數據分析的基本技能。
至於爬蟲，Python也有許多優秀的庫，如BeautifulSoup和Scrapy，可以讓你輕松地抓取網頁數據。然而，爬蟲涉及到網路請求、數據解析和處理等多個方面，初學者可能需要花費更多的時間來學習和掌握這些技能。
無論你選擇哪個領域，都需要投入時間和精力來學習。對於初學者來說，從Python的基礎開始，逐步深入到數據分析或爬蟲，是一個不錯的選擇。這不僅可以幫助你建立堅實的編程基礎，還可以讓你逐漸熟悉數據分析或爬蟲的技術和工具。
總的來說，Python數據分析和爬蟲都是非常有價值的技能，它們可以應用於許多不同的場景。無論你選擇哪個領域，只要堅持不懈地學習和實踐，你都可以在這個領域取得成功。