‘壹’ Python学数据挖掘，要数学好吗
建议你要学一点数学。不管是分类聚类回归推荐等等各种算法总归是要有数学基础才能够理解的，有点数学底子，结果解释你也可以很有底气，python虽然很多包是可以移植的，结果也都能出，但是要是准确还是需要自己去def的所以你要是想在这个行业做的好的话，数学不能说一定要太好，但至少不能太差。
Python学数据挖掘和数学的关系如下：
1.数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反，它是统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度还是令人满意的，但对使用者的要求很高。而随着计算机能力的不断增强，有可能利用计算机强大的计算能力只通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。
2.在文件系统基础上的:因为大家都知道，数据库系统的数据库管理系统(DBMS)是建立现在的问题到了数据挖掘与统计，数据挖掘算法有些本来就是统计的方法，那么到了计算机行业，自有计算机行业规则，人们研究数据挖掘会关心它和大数据量的结合(有效性)，会关心它的数据挖掘原语(数据挖掘语言)，准的接口等只有用软件实现时候才考虑的事项。算法性能的优化、标于是数据挖掘行业制定了一些标准。
3.数据挖掘仍然自机器学习和人工智能的一部分，其核心是规则，对于数据挖掘算法中来统计的，但是这种技术本身已经不属于统计了。这是一个数据挖掘算法可以得出的规则，在得出这样的规则之前，算法会对数据集进行分析，该数据集包括很多变量(数据库的字段)，假设是10个，“年龄”和“工资”是其中的两个，算法会根据历史数据自动抽取这两个变量，而得出这样的规则。但是对于统计，是不能得出的，它只能得出量化的概率关系，而规则的推导应该不是统计学的范畴。
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‘贰’ python数据分析和爬虫哪个简单
Python数据分析与爬虫都是令人着迷的领域，但它们的难易程度因个人背景而异。如果你已经掌握了编程语言，并且对数据处理和分析有兴趣，那么入门Python数据分析可能会更加顺畅。相反，如果你对网络开发和数据挖掘充满热情，那么学习Python爬虫可能会更加轻松。
总的来说，无论是数据分析还是爬虫，都需要一定的编程基础和数学知识。如果你是一个初学者，我强烈建议你先掌握Python的基础知识，然后再深入研究数据分析或爬虫技术。
对于数据分析新手，Python提供了多种强大的库，如pandas、numpy和matplotlib，这些库可以让你轻松地处理、分析和可视化数据。如果你对这些库还不熟悉，可以从安装和使用这些库开始，逐步掌握数据分析的基本技能。
至于爬虫，Python也有许多优秀的库，如BeautifulSoup和Scrapy，可以让你轻松地抓取网页数据。然而，爬虫涉及到网络请求、数据解析和处理等多个方面，初学者可能需要花费更多的时间来学习和掌握这些技能。
无论你选择哪个领域，都需要投入时间和精力来学习。对于初学者来说，从Python的基础开始，逐步深入到数据分析或爬虫，是一个不错的选择。这不仅可以帮助你建立坚实的编程基础，还可以让你逐渐熟悉数据分析或爬虫的技术和工具。
总的来说，Python数据分析和爬虫都是非常有价值的技能，它们可以应用于许多不同的场景。无论你选择哪个领域，只要坚持不懈地学习和实践，你都可以在这个领域取得成功。