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        如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:xqq
        時(shí)間: 2023-11-07 07:44:44 1699314284

        1.為什么選擇Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析?

        Python是一門動(dòng)態(tài)的、面向?qū)ο蟮哪_本語言,同時(shí)也是一門簡約,通俗易懂的編程語言。Python入門簡單,代碼可讀性強(qiáng),一段好的Python代碼,閱讀起來像是在讀一篇外語文章。Python這種特性稱為“偽代碼”,它可以使你只關(guān)心完成什么樣的工作任務(wù),而不是糾結(jié)于Python的語法。

        另外,Python是開源的,它擁有非常多優(yōu)秀的庫,可以用于數(shù)據(jù)分析及其他領(lǐng)域。更重要的是,Python與最受歡迎的開源大數(shù)據(jù)平臺(tái)Hadoop具有很好的兼容性。因此,學(xué)習(xí)Python對(duì)于有志于向大數(shù)據(jù)分析崗位發(fā)展的數(shù)據(jù)分析師來說,是一件非常節(jié)省學(xué)習(xí)成本的事。

        Python的眾多優(yōu)點(diǎn)讓它成為最受歡迎的程序設(shè)計(jì)語言之一,國內(nèi)外許多公司也已經(jīng)在使用Python,例YouTube,Google,阿里云等等。

        2.編程基礎(chǔ)

        要學(xué)習(xí)如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,CDA數(shù)據(jù)分析師建議第一步是要了解一些Python的編程基礎(chǔ),知道Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),什么是向量、列表、數(shù)組、字典等等;了解Python的各種函數(shù)及模塊。下圖整理了這一階段要掌握的知識(shí)點(diǎn):

        3.數(shù)據(jù)分析流程

        Python是數(shù)據(jù)分析利器,掌握了Python的編程基礎(chǔ)后,就可以逐漸進(jìn)入數(shù)據(jù)分析的奇妙世界。CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)為一個(gè)完整的數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目大致可分為以下五個(gè)流程:

        1)數(shù)據(jù)獲取

        一般有數(shù)據(jù)分析師崗位需求的公司都會(huì)有自己的數(shù)據(jù)庫,數(shù)據(jù)分析師可以通過SQL查詢語句來獲取數(shù)據(jù)庫中想要數(shù)據(jù)。Python已經(jīng)具有連接sqlserver、mysql、orcale等主流數(shù)據(jù)庫的接口包,比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

        而獲取外部數(shù)據(jù)主要有兩種獲取方式,一種是獲取國內(nèi)一些網(wǎng)站上公開的數(shù)據(jù)資料,例如國家統(tǒng)計(jì)局;一種是通過編寫爬蟲代碼自動(dòng)爬取數(shù)據(jù)。如果希望使用Python爬蟲來獲取數(shù)據(jù),我們可以使用以下Python工具:

        Requests-主要用于爬取數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)出請(qǐng)求操作。

        BeautifulSoup-用于爬取數(shù)據(jù)時(shí)讀取XML和HTML類型的數(shù)據(jù),解析為對(duì)象進(jìn)而處理。

        Scapy-一個(gè)處理交互式數(shù)據(jù)的包,可以解碼大部分網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的數(shù)據(jù)包

        2)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

        對(duì)于數(shù)據(jù)量不大的項(xiàng)目,可以使用excel來進(jìn)行存儲(chǔ)和處理,但對(duì)于數(shù)據(jù)量過萬的項(xiàng)目,使用數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)與管理會(huì)更高效便捷。

        3)數(shù)據(jù)預(yù)處理

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        數(shù)據(jù)預(yù)處理也稱數(shù)據(jù)清洗。大多數(shù)情況下,我們拿到手的數(shù)據(jù)是格式不一致,存在異常值、缺失值等問題的,而不同項(xiàng)目數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的方法也不一樣。CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)為數(shù)據(jù)分析有80%的工作都在處理數(shù)據(jù)。如果選擇Python作為數(shù)據(jù)清洗的工具的話,我們可以使用Numpy和Pandas這兩個(gè)工具庫:

        Numpy-用于Python中的科學(xué)計(jì)算。它非常適用于與線性代數(shù),傅里葉變換和隨機(jī)數(shù)相關(guān)的運(yùn)算。它可以很好地處理多維數(shù)據(jù),并兼容各種數(shù)據(jù)庫。

        Pandas–Pandas是基于Numpy擴(kuò)展而來的,可以提供一系列函數(shù)來處理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和運(yùn)算,如時(shí)間序列等。

        4)建模與分析

        這一階段首先要清楚數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),結(jié)合項(xiàng)目需求來選取模型。

        在這一階段,Python也具有很好的工具庫支持我們的建模工作:

        scikit-learn-適用Python實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫。scikit-learn可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

        Tensorflow-適用于深度學(xué)習(xí)且數(shù)據(jù)處理需求不高的項(xiàng)目。這類項(xiàng)目往往數(shù)據(jù)量較大,且最終需要的精度更高。

        5)可視化分析

        數(shù)據(jù)分析最后一步是撰寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告,這也是數(shù)據(jù)可視化的一個(gè)過程。在數(shù)據(jù)可視化方面,Python目前主流的可視化工具有:

        Matplotlib-主要用于二維繪圖,它能讓使用者很輕松地將數(shù)據(jù)圖形化,并且提供多樣化的輸出格式。

        Seaborn-是基于matplotlib產(chǎn)生的一個(gè)模塊,專攻于統(tǒng)計(jì)可視化,可以和Pandas進(jìn)行無縫鏈接。

        在整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程,無論是數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)建模和分析,還是數(shù)據(jù)可視化,Python目前已經(jīng)可以很好地支持我們的數(shù)據(jù)分析工作。

        以上內(nèi)容為大家介紹了如何用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,希望對(duì)大家有所幫助,如果想要了解更多Python相關(guān)知識(shí),請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://m.2667701.com/

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