数据挖掘简介
数据挖掘过程：
定义目标
获取数据（爬虫、统计网站）
数据探索
数据预处理（数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约（精简））
挖掘建模（分类、聚类、关联、预测）
模型评价与发布
相关准备
numpy 可以高效处理数据、提供数组支持、模块依赖，如pandas、scipy、matplotlib，所以这是基础模块
pandas 主要用于进行数据探索和数据分析
matplotlib 作图模块，解决可视化问题
scipy 主要进行数值计算，同时支持矩阵运算，提供和很多高等数据处理功能，如积分、傅里叶变换、微分方程求解
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statsmodels 主要用于统计分析
Gensim 主要用于文本挖掘
sklearn、keras 前者机器学习，后者深度学习