大数据挖掘分析与应用前四讲笔记 一、第一讲环境部署 1。大数据的定义 大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力。 2.数据挖掘的定义 数据挖掘是收集数据，分析使之成为信息，在大量数据中寻找潜在规律。 3.数据分析 适当方法对大量数据分析，提取有用信息形成结论对数据加以研究和概括总结的过程。 4.python语言特征 面向对象的解释型计算机程序设计语言，python有丰富和强大的库。动态语言。强数据类型。 二、第二讲基本知识

大数据挖掘分析与应用1-4讲总结笔记 内容描述：python语言特征及环境部署；基本知识：变量、语句、缩进、注释；输入与输出语句；编辑文件化及执行；条件语句与循环语句以及数字猜谜等四讲内容。 第一讲、环境部署 1.Python是一门动态解释性的强数据类型的编程语言。 2.语言特征： （1）编译性语言：C、C++需编译，运行速度较快 （2）解释性语言：python平台兼容性 （3）动态语言：python运行时，检测数据类型不用声明 （4）静态语言：C、C++、java编译时，检测数据类型需要使用前