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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YouTubeGoogle阿里云等等。
2、编程基础
要学习如何用Python进行数据分析 笔者建议第一步是要了解一些Python的编程基础知道Python的数据结构什么是向量、列表、数组、字典等等了解Python的各种函数及模块。下图整理了这一阶段要掌握的知识点 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。笔者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。笔者认为数据分析有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。它可以很好地处理多维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进行无缝连接。
按照这个流程每个阶段所涉及的知识点可以细分如下 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。
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