《Python数据挖掘：概念、方法与实践》——第1章扩展你的数据挖掘工具箱

第1章
扩展你的数据挖掘工具箱
面对感官信息时，人类自然想要寻找模式，对其进行区别、分类和预测。这种寻找周围模式的过程是人类的基本活动，人类的大脑对此很擅长。利用这种技能，我们的祖先更好地掌握了狩猎、聚会、烹饪和组织知识。因此，人类最早计算机化的任务是模式识别和模式预测也就不足为奇了，这种渴望一直持续到现在。近来，根据给定项目的目标，使用计算机找出数据中的模式，已经涉及数据库系统、人工智能、统计学、信息检索、计算机视觉和其他各种计算机科学子领域，以及信息系统、数学或者商业等。不管我们将这种活动称作什么—数据库中的知识发现、数据挖掘、数据科学，其主要使命始终是找出有趣的模式。
这一使命听起来似乎有些微不足道，数据挖掘已经存在了很长时间，对其实现已经积累了足够多的变种，但是现在它已经成为了一个广泛而复杂的领域。我们可以想象一所烹饪学校，其中的每位新人首先学习的是如何煮开水，如何使用刀具，然后才转向更高级的技能，如制作松饼或者为鸡肉去骨。在数据挖掘中，也有一些常用的技术，刚入门的数据挖掘人员也要学习它们：如何构建分类器，如何在数据中找到聚类宏。但是，本书的主题是精通Python数据挖掘，所以，作为“精通”级别的书籍，目标是传授给你一些在之前的数据挖掘项目中未曾见过的技术。
在第1章中，我们将介绍如下主题：
什么是数据挖掘？要确定数据挖掘在不断增强的其他相似概念中的位置，还将学习这一学科成长和变化的历史。
我们如何进行数据挖掘？在此，我们将对比数据挖掘项目中常用的几种过程或者方法论。
数据挖掘中使用哪些技术？在这一部分，将总结数据挖掘定义中包含的典型数据分析技术，并强调这本精通级书籍将要涵盖的较为独特却未得到应有重视的技术。
如何建立数据挖掘工作环境？最后，我们将经历建立基于Python开发环境的过程，我们将用这个环境完成本书余下部分中的项目。