发布网友 发布时间:2022-04-23 10:19
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热心网友 时间:2022-04-06 11:22
1.为什么选择Python进行数据分析?
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言,同时也是一门简约,通俗易懂的编程语言。Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”,它可以使你只关心完成什么样的工作任务,而不是纠结于Python的语法。
另外,Python是开源的,它拥有非常多优秀的库,可以用于数据分析及其他领域。更重要的是,Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此,学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说,是一件非常节省学习成本的事。
Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一,国内外许多公司也已经在使用Python,例*,Google,阿里云等等。
3.数据分析流程
Python是数据分析利器,掌握了Python的编程基础后,就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程:
1)数据获取
一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库,数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包,比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
而获取外部数据主要有两种获取方式,一种是获取国内一些网站上公开的数据资料,例如国家统计局;一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。如果希望使用Python爬虫来获取数据,我们可以使用以下Python工具:
Requests-主要用于爬取数据时发出请求操作。
BeautifulSoup-用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据,解析为对象进而处理。
Scapy-一个处理交互式数据的包,可以解码大部分网络协议的数据包
2)数据存储
对于数据量不大的项目,可以使用excel来进行存储和处理,但对于数据量过万的项目,使用数据库来存储与管理会更高效便捷。
3)数据预处理
数据预处理也称数据清洗。大多数情况下,我们拿到手的数据是格式不一致,存在异常值、缺失值等问题的,而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。CDA数据分析师认为数据分析有80%的工作都在处理数据。如果选择Python作为数据清洗的工具的话,我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库:
Numpy - 用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数,傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理*数据,并兼容各种数据库。
Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的,可以提供一系列函数来处理数据结构和运算,如时间序列等。
4)建模与分析
这一阶段首先要清楚数据的结构,结合项目需求来选取模型。
常见的数据挖掘模型有:
在这一阶段,Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作:
scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。
Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大,且最终需要的精度更高。
5)可视化分析
数据分析最后一步是撰写数据分析报告,这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面,Python目前主流的可视化工具有:
Matplotlib-主要用于二维绘图,它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。
Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块,专攻于统计可视化,可以和Pandas进行无缝链接。
从上图我们也可以得知,在整个数据分析流程,无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析,还是数据可视化,Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。
热心网友 时间:2022-04-06 12:40
从Python基础语法开始,网上有很多视频课,可以看看。也可以学习B站上的视频课,比如小甲鱼的Python基础课。热心网友 时间:2022-04-06 14:15
可以在网上多查找一些相关的视频资料,也可以选择一家专业的院校进行系统的学习。热心网友 时间:2022-04-06 16:06
python数据分析的门槛较低,如果是python零基础开始学,学习的步骤大概是python基础、数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化。
首先学习一点python基础的知识,Python语言基础,函数,文件操作,面向对象,异常处理,模块和包,Linux系统使用,Mysql数据库等;
其次就可以学习一些基本的爬虫,进行数据采集,当然也有很多爬虫工具,直接使用即可。
然后就可以学习数据分析方面知识,主要是学习pandas、numpy等等;
再然后就要学习数据可视化来向别人展现数据,常用matplotlib实现,主要包括一些基本的统计图的绘制,比如条形图,柱状图,散点图。还有一些进阶绘图,比如分位数图,相关系数图等等。还需要掌握3D绘图可视化。