1.6 小結

本章介紹了如何用Python進行數據挖掘。如果你能運行這一部分的代碼（見代碼包第1章的文件夾），說明開發環境已搭建好，后續章節的大部分代碼都能運行了。當然有些Python庫還沒裝，隨用隨裝就好。

我們用IPython Notebook運行了代碼，好處是能及時看到一小塊代碼的輸出。它功能強大，后面會繼續使用。

我們舉了一個簡單的親和性分析的例子，用它找出顧客經常一起購買的商品。這種探索性的分析方法用處很大，能幫助人們發現商業流程、某個環境或場景中的潛在規律。親和性分析可用在商業、醫療、人工智能等領域，說不定能這些領域帶來突破。

本章還通過OneR算法介紹了分類的應用。該算法尋找最佳的特征值用于分類，該特征值在訓練集中哪個類別中出現的次數最多，待預測數據就屬于哪個類別。

后續章節會擴展分類和親和性分析的概念，同時還會介紹scikit-learn庫以及它實現的一些數據挖掘算法。