Python預測性挖掘是一種基于機器學習的數據分析方法。Python是一個開源的編程語言，擁有大量的機器學習和數據處理庫，如NumPy、Pandas、Scikit-learn和Tensorflow等。自然語言處理和圖像識別等領域都可以應用Python預測性挖掘來構建模型和做出預測。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 讀取數據集
data = pd.read_csv("data.csv")
# 分離自變量和因變量
x = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 將數據集分為訓練集和測試集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 構建線性回歸模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(x_train, y_train)
# 對測試集進行預測
y_pred = regressor.predict(x_test)
# 輸出預測結果
print(y_pred)

以上代碼是使用Python的Scikit-learn庫構建線性回歸模型，并對數據集進行預測的示例。首先使用Pandas庫讀取數據集，然后分離自變量和因變量。接著，將數據集分為訓練集和測試集。接下來創建一個線性回歸模型。最后對測試集進行預測，輸出預測結果。

Python預測性挖掘是一個非常強大的數據分析工具，它可以幫助我們預測未來的趨勢和行為，并在各種應用程序中發揮作用。