BI智能分析是指利用数据仓库、数据挖掘、数据分析等技术，对企业的大量数据进行采集、存储、处理和分析，以发现数据中蕴含的商业价值和运营模式，并为公司的经营活动提供决策支持、风险控制、市场营销、产品优化等方面的信息。

在BI智能分析领域中，数据分析是最核心的内容。数据分析主要包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘和数据可视化。其中，数据挖掘是BI智能分析中的一个重要环节，其主要目的是为了从大量的数据中寻找隐藏在其中的模式、规律和趋势，帮助企业做出更加明智的决策。

用Python实现数据挖掘

在Python中，利用一些常用的数据分析库，实现数据挖掘非常容易。下面，我们将用Python进行一个简单的数据挖掘实验，来演示如何利用Python实现数据挖掘。

首先，我们需要安装Python的数据分析库pandas。

pip install pandas

然后，利用pandas读入数据集，这里我们使用一个名为“iris”的数据集。“iris”数据集是经典的机器学习数据集，包含了三种不同种类的鸢尾花，每种鸢尾花采集了50个样本，每个样本有4个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）。

import pandas as pd

dataset = pd.read_csv('iris.csv')

接着，对数据集进行预处理，将类别属性转为数值型数据。这里我们将鸢尾花的三个种类用数字表示，便于后续数据挖掘处理。

dataset.loc[dataset['species']=='setosa', 'species'] = 1
dataset.loc[dataset['species']=='versicolor', 'species'] = 2
dataset.loc[dataset['species']=='virginica', 'species'] = 3

然后，对数据集进行随机划