作为数据挖掘初学者，我应该如何从零开始学习，并选择合适的Python库来进行数据分析和模型构建？

对于想要入门数据挖掘的朋友，选择合适的资料和工具至关重要。《零基础入门数据挖掘学习路径：基于Python的数据挖掘基础教程》为你提供了一个全面的学习路线图。首先，你需要了解数据挖掘的基本概念和流程，包括数据预处理、探索性数据分析、特征工程、模型选择、训练和评估等。

参考资源链接：[零基础入门数据挖掘学习路径：基于Python的数据挖掘基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6xydb9n535?spm=1055.2569.3001.10343)

在Python环境下，你可以利用一系列强大的库来完成数据分析和模型构建的任务。pandas库非常适合数据清洗和处理，numpy库则用于数值计算，而scikit-learn库提供了一系列简单易用的机器学习算法。对于更高级的模型融合和特征工程，可以考虑使用LightGBM、XGBoost等提升树算法，以及feature-engine库。

此外，实践是学习数据挖掘的关键。你可以从一些实际问题入手，比如使用公开的数据集进行分类或回归分析，如泰坦尼克号乘客生存预测或房价预测等项目。通过这些项目，你不仅能应用所学知识，还能学习如何调试和优化模型。

学习数据挖掘是一个持续的过程，建议你结合《零基础入门数据挖掘学习路径：基于Python的数据挖掘基础教程》和实际项目练习，逐步建立自己的知识体系和实战经验。

参考资源链接：[零基础入门数据挖掘学习路径：基于Python的数据挖掘基础教程](https://wenku.csdn.net/doc/6xydb9n535?spm=1055.2569.3001.10343)