本文的文字及圖片來源于網路,僅供學習、交流使用,不具有任何商業用途,如有問題請及時聯系我們以作處理，
編程新視野 | 作者
簡書 | 來源
剛接觸Python的新手、小白，可以復制下面的鏈接去觀看Python的基礎入門教學視頻
https://v.douyu.com/author/y6AZ4jn9jwKW為什么選擇Python進行資料分析?
Python是一門動態的、面向物件的腳本語言，同時也是一門簡約，通俗易懂的編程語言，Python入門簡單，代碼可讀性強，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”，它可以使你只關心完成什么樣的作業任務，而不是糾結于Python的語法，
另外，Python是開源的，它擁有非常多優秀的庫，可以用于資料分析及其他領域，更重要的是，Python與開源大資料平臺Hadoop具有很好的兼容性，因此，學習Python對于有志于向大資料分析崗位發展的資料分析師來說，是一件非常節省學習成本的事，
Python的眾多優點讓它成為受歡迎的程式設計語言之一，國內外許多公司也已經在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等，
編程基礎
要學習如何用Python進行資料分析， 筆者建議第一步是要了解一些Python的編程基礎，知道Python的資料結構，什么是向量、串列、陣列、字典等等；了解Python的各種函式及模塊，下圖整理了這一階段要掌握的知識點：
資料分析流程
Python是資料分析利器，掌握了Python的編程基礎后，就可以逐漸進入資料分析的奇妙世界，筆者認為一個完整的資料分析專案大致可分為以下五個流程：
1. 資料獲取
一般有資料分析師崗位需求的公司都會有自己的資料庫，資料分析師可以通過SQL查詢陳述句來獲取資料庫中想要資料，Python已經具有連接sql server、mysql、orcale等主流資料庫的介面包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等，
而獲取外部資料主要有兩種獲取方式，一種是獲取國內一些網站上公開的資料資料；一種是通過撰寫爬蟲代碼自動爬取資料，如果希望使用Python爬蟲來獲取資料，我們可以使用以下Python工具：
- Requests-主要用于爬取資料時發出請求操作，
- BeautifulSoup-用于爬取資料時讀取XML和HTML型別的資料，決議為物件進而處理，
- Scapy-一個處理互動式資料的包，可以解碼大部分網路協議的資料包
2. 資料存盤
對于資料量不大的專案，可以使用excel來進行存盤和處理，但對于資料量過萬的專案，使用資料庫來存盤與管理會更高效便捷，
3. 資料預處理
資料預處理也稱資料清洗，大多數情況下，我們拿到手的資料是格式不一致，存在例外值、缺失值等問題的，而不同專案資料預處理步驟的方法也不一樣，筆者認為資料分析有80%的作業都在處理資料，如果選擇Python作為資料清洗的工具的話，我們可以使用Numpy和Pandas這兩個工具庫：
- Numpy - 用于Python中的科學計算，它非常適用于與線性代數，傅里葉變換和亂數相關的運算，它可以很好地處理多維資料，并兼容各種資料庫，
- Pandas –Pandas是基于Numpy擴展而來的，可以提供一系列函式來處理資料結構和運算，如時間序列等，
4. 建模與分析
這一階段首先要清楚資料的結構，結合專案需求來選取模型，
常見的資料挖掘模型有：
在這一階段，Python也具有很好的工具庫支持我們的建模作業：
- scikit-learn-適用Python實作的機器學習演算法庫，scikit-learn可以實作資料預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習演算法，
- Tensorflow-適用于深度學習且資料處理需求不高的專案，這類專案往往資料量較大，且最終需要的精度更高，
5. 可視化分析
資料分析最后一步是撰寫資料分析報告，這也是資料可視化的一個程序，在資料可視化方面，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資料圖形化，并且提供多樣化的輸出格式，
- Seaborn-是基于matplotlib產生的一個模塊，專攻于統計可視化，可以和Pandas進行無縫鏈接，
按照這個流程，每個階段所涉及的知識點可以細分如下：
從上圖我們也可以得知，在整個資料分析流程，無論是資料提取、資料預處理、資料建模和分析，還是資料可視化，Python目前已經可以很好地支持我們的資料分析作業
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/houduan/227880.html
標籤：其他
上一篇：pycharm 完成pull，push，建立分支更新github代碼
下一篇：Java 注解詳解