1.对数据进行归一化（1）api方式from sklearn.preprocessing import MinMaxScalerscaler1 = MinMaxScaler()scaler1.fit(y_data)scaler1.data_max_y_data = scaler1.transform(y_data)（2）函数方式def normalize(X):mean = np.mean(X)s

一、关联规则找出数据背后的事物之间的联系二、聚类分析根据数据的特点对其进行分类，使得同一类别中的数据具有相似性的特点，不同类别的数据实例的相似性尽可能小三、分类分析基于一个可以预测的属性把数据分成多个类别，每个类别都有一组属性，该属性与其他类别的属性都不相同三、回归分析回归分析是研究一个变量与其他变量之间的依存关系，并用数学模型进行模拟，目的在于根据已知的解释变量之值，估计、预测因变量的总体平均值