新手Python数据分析如何入门?
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YouTube,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。
一、数据获取Python具有灵活易用,方便读写的特点,其可以非常方便地调用数据库和本地的数据,同时,Python也是当下网络爬虫的首选工具。Scrapy爬虫,Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。
二、数据整理NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用,以及核心的科学计算组织如:Lawrence Livermore,NASA用其处理一些本来使用C++,Fortran或Matlab等所做的任务。PandasPandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
三、建模分析Scikit-learn从事数据分析建模必学的包,提供及汇总了当前数据分析领域常见的算法及解决问题,如分类问题、回归问题、聚类问题、降维、模型选择、特征工程。四、数据可视化如果在Python中看可视化,你可能会想到Matplotlib。除此之外,Seaborn是一个类似的包,这是用于统计可视化的包。
关于Python数据分析怎么入门,环球青藤小编就和大家分享到这里了,学习是永无止境的,学习一项技能更是受益终身,所以,只要肯努力学,什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容,可以点击本站其他文章学习。
2、数据整理NumPy供给了许多高档的数值编程东西,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司运用,以及核心的科学核算组织如:Lawrence
Livermore,NASA用其处理一些原本运用C++,Fortran或Matlab等所做的使命。PandasPandas是根据NumPy的一种东西,该东西是为了处理数据剖析使命而创立的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,供给了高效地操作大型数据集所需的东西。pandas供给了大量能使咱们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强壮而高效的数据剖析环境的重要因素之一。
3、建模剖析Scikit-learn从事数据剖析建模必学的包,供给及汇总了当时数据剖析范畴常见的算法及处理问题,如分类问题、回归问题、聚类问题、降维、模型挑选、特征工程。
4、数据可视化如果在Python中看可视化,你可能会想到Matplotlib。除此之外,Seaborn是一个类似的包,这是用于统计可视化的包。关于自学python入门,Python数据剖析怎么入门,以上就是一个根本的学习路线规划了。
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二、执行效率相对较低。Python是一种解释型语言,相对于编译型语言,其执行效率相对较低。在处理大量数据或执行复杂任务时,Python的运行速度可能会较慢,这可能会影响到开发效率和应用性能。三、精度问题。在某些需要极高精度的科学计算或工程计算领域,Python的浮点数运算可能存在一定的误差。尽管可以通过...
邗往二乙: 对于新手,如何学好python,这些很关键:Part1:能掌握好Python关键代码以及Pandas、Numpy、Matplotlib、Seaborn这四个基本工具包,便能独立完成一些简单的数据分析工作了;Part2:工欲善其事,必先利其器,所以你必须选择体验良好的数据分析编程环境;Part3:用真实商业数据应用项目检验能力.学习Python数据分析的最终目的,是为了掌握数据分析技能,拥有解决实际工作或日常生活中与数据分析相关问题的能力.
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邗往二乙: 1. Python是一门非常适合入门的编程的语言,因为它是高度封装的,不需要对于底层特别了解,也能够很好学习使用,python语法非常简单,代码可读性高,对于零基础的人来说更容易接受和使用.2. Python对于代码的规范性要求非常严格,特...
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邗往二乙: python是一种比较简单的接地气的语言.如果会其它编程语言,努力一个礼拜,你就可以掌握python的精髓.如果你没有编程基础,也不用担心,你努力学习下python的基础,不用一个月就可以独立编写(看个人学习能力).
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邗往二乙: (1)python是一门语言,语言只是工具.比语言更重要的是编程思想.同样的功能,老手可能需要10行python代码,新手可能需要50行.想要练习编程思想,唯有多读多写多练. (2)一定要掌握计算机基本知识.其他答主也提到了一些.比如Linux,git,操作系统,网络,数据库,正则,基本算法和数据结构等等. (3)明确自己以后的方向,python能做的事情太多,爬虫、后端、数据挖掘、运维是目前几个需求量比较大的方向.选定方向之后,除了练习python基本知识语法意外,可以多看一些本方向的教程、文章. (4)尽量做到一专多能.熟练自己方向的技术,但其他应用也应该了解甚至掌握.比如搞数据挖掘的一般都会爬虫,搞后端的一般都会点运维.