一、数据获取

Python 数据分析与挖掘的知识点首先要涉及到数据的获取，这里我们可以使用 python 语言来获取数据，比如可以使用 python 来爬取网络上的数据，也可以使用 python 来从数据库中获取数据，比如使用 pymysql 来连接数据库，从而获取数据。

二、数据清洗

在获取到的数据中，可能存在一些不符合要求的数据，比如缺失值，异常值等，这里我们需要使用 python 来对数据进行清洗，比如使用 python 的 pandas 库来进行数据清洗，从而获取到满足要求的数据。

三、数据分析

在数据清洗完成后，我们可以使用 python 来对数据进行分析，比如可以使用 python 的 numpy 库来对数据进行统计分析，比如计算数据的均值、中位数、标准差等，也可以使用 python 的 matplotlib 库来进行数据的可视化分析，比如画出数据的折线图、柱状图等。

四、数据挖掘

在数据分析完成后，我们可以使用 python 来进行数据挖掘，比如可以使用 python 的 sklearn 库来进行机器学习，比如使用 K-means 算法来进行聚类分析，或者使用 KNN 算法来进行分类分析，还可以使用 python 的 scipy 库来进行数据挖掘，比如使用 Apriori 算法来进行关联规则分析。