Python数据挖掘确实可以提升效率。Python是一种功能强大的编程语言，它拥有丰富的库和工具，专门用于数据挖掘和分析。这些库和工具不仅简化了数据挖掘的复杂性，还提高了处理和分析大量数据的速度和效率。以下是Python在数据挖掘中提升效率的几个方面：
- 丰富的库和工具：Python拥有NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-learn等强大的库，这些库为数据清洗、预处理、特征工程、模型训练和评估等数据挖掘的各个环节提供了高效的支持。
- 简洁易读的语法：Python的语法简洁明了，易于学习和使用，这使得数据分析师和科学家能够更快地掌握Python，并将其应用于实际的数据挖掘和分析任务中。
- 自动化和并行处理：Python支持自动化数据处理和并行计算，这对于处理大规模数据集非常有用，可以显著提高数据挖掘的效率。
- 社区支持和资源：Python有一个非常活跃的社区，提供了大量的教程、文档、工具和项目，这对于解决数据挖掘中遇到的问题非常有帮助。
综上所述，Python数据挖掘通过其丰富的库和工具、简洁易读的语法、自动化和并行处理能力以及强大的社区支持，确实能够显著提升数据挖掘的效率。