随着互联网技术的飞速发展，万物互联成为未来发展的必然趋势，人类正从计算机时代走向数据技术时代。
各个院校争先恐后的开展了Python数据挖掘课程，为了更好的进行线上教学。
让学生能够完整流程的体验机器学习的神奇。
需要研发Python数据挖掘建模平台，提供一个可进行
拖拽方式建模和notebook建模
。
客户对于建模平台的需求是：
完成需求表格里的主要功能，初版只提供演示能力即可。
之前在公司已经研发过大数据的数据科学平台，算是有建模思路。
不过真正自己完全去研发整个平台的时候，又是显得那么无力。
1、整个平台以java为基础，但是不仅仅如此，需要掌握python语言。
2、需要掌握常用的python机器学习算法。
3、时间不是很充足，只有业余时间进行研发。
钱不是这么好拿的，报价是真的低了
进行建模算法组件的管理，可以自行设计算法组件模板
虽然，此次项目由于某些原因没有完结。
但是整个Python数据挖掘建模流程思路，研发过程都已经了然于心。
可以作为：自研大数据平台的数据科学模块
好了，今天就聊到这里，
祝各位终有所成，收获满满！
我是脚丫先生，我们下期见~
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一枚热衷于分享大数据基础原理，技术实战，架构设计与原型实现之外，还喜欢输出一些个人私活案例。
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TipDM
数据挖掘
建模
平台
是基于
Python
引擎、用于
数据挖掘
建模
的开源
平台
。
平台
提供数量丰富的数据分析与挖掘
建模
组件，用户可在没有编程基础的情况下，通过拖拽的方式进行操作，将数据输入输出、数据预处理、挖掘
建模
、模型评估等环节通过流程化的方式进行连接，帮助用户快速建立
数据挖掘
工程，提升数据处理的效能。
平台
的界面如图1所示。
图1
平台
界面图
1.
平台
简介
TipDM
数据挖掘
建模
平台
主要有以下几...
1. csv文件：csv_data= pd.read_csv('/路径/test.csv')
2. txt文件：f= open('/路径/test.txt', 'r')
3. excel文件：
import xlrd
f=xlrd.open_...
Python
数据分析@TOC
本系列作为作者的学习笔记，记录自己的学习时可以为大家想通过
python
的学习提供一些帮助，学习什么是数据分析，能解决哪些问题，采用的什么方法。尽量快速上手。如果有什么疑问大家也可以一起相互学习。
就直接都是学习的干货了，这里不介绍
python
的一些背景优点什么的了
Python
基础
1.1常用操作符
常用的操作符有算术操作符，赋值操作符，比较操作符，逻辑操作符。
算术操作符：
