python數(shù)據(jù)分析入門是怎樣的-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python數(shù)據(jù)分析入門是怎樣的，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關(guān)知識有一定的了解。

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 隨著Python自身功能的完善以及生態(tài)系統(tǒng)的擴(kuò)展，Python在Web開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等應(yīng)用方面逐漸嶄露頭角?；仡檖hthon演變史，主要如下介個階段：

1、Django和Flask引領(lǐng)的WEB開發(fā)模式

2、網(wǎng)絡(luò)爬蟲

3、自動化運(yùn)維

4、數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)算

作為數(shù)據(jù)庫出身，本人學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)分析和挖掘?yàn)榉较驗(yàn)橹?，因此接下來圍繞這些內(nèi)容進(jìn)行簡要總結(jié)。2008年發(fā)布的Numpy、scipy和2009年發(fā)布的pandas是數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)算的三劍客。因此在這次學(xué)習(xí)過程中，我圍繞數(shù)據(jù)分析方向經(jīng)常用到的有Numpy、pandas、sklearn工具包為主進(jìn)行學(xué)習(xí)測試。

一、安裝環(huán)境

      自學(xué)要從python3開始，安裝環(huán)境建議使用Anaconda，關(guān)于anaconda的可以看看這篇文章：Anaconda完全入門指南 ，來自 https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9>

      雖然有功能強(qiáng)大的PyCharm開發(fā)工具，在入門階段還是建議使用anaconda環(huán)境，尤其其中的Spyder圖形開發(fā)界面，適合初學(xué)者加載各種包和查看變量值等。  

二、python語法基礎(chǔ)

      python是采用弱變量機(jī)制，也就是說變量類型不用明確指定。python中的數(shù)據(jù)類型不多，有元組（tuple）、列表（list）、字典等。某種數(shù)據(jù)類型是指具體類型和該類型數(shù)據(jù)的操作集合，比如，元組用圓括號，可以做創(chuàng)建、查詢等，但不能修改。List用中括號表示，能修改，類似一維數(shù)組。不過list也可包含二元元組（或更多元元組）等，還有實(shí)現(xiàn)了分支和流程控制的for /while、lambd函數(shù)等。

       數(shù)據(jù)分析和挖掘，僅僅python基本語法還不夠，因此后來有了Numpy和scipy包，主要用于處理以為數(shù)組（Ndarry）和各類數(shù)據(jù)計(jì)算。為什么數(shù)組的處理呢，因?yàn)閷W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時候我們會發(fā)現(xiàn)矩陣是模式識別或相似度分析的基礎(chǔ)，矩陣實(shí)際上就是多維數(shù)組，所以免不了數(shù)組的計(jì)算。

三、python數(shù)據(jù)分析

       現(xiàn)實(shí)世界不那么簡單，因此后來又有了pandas，主要用于表格類數(shù)據(jù)（實(shí)際上也是矩陣）處理的Datafram和序列數(shù)據(jù)的Series，通過pndas的各類操作方法，數(shù)據(jù)分析初期的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作基本能完成。如果你是數(shù)據(jù)庫很熟，前期數(shù)據(jù)處理（數(shù)據(jù)倉庫）都能用SQL來處理，那pandas也是可以跳過去，但是學(xué)了pandas后我們會發(fā)現(xiàn)，有些數(shù)據(jù)處理操作比SQL還高效易用，因此還是需要學(xué)習(xí)。pandas的Datafram對應(yīng)于數(shù)據(jù)庫中表或Exell上的表格。通過pandas我們后續(xù)會合并、排序特需的數(shù)據(jù)集。也能進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)、分組、分布、交叉、相關(guān)分析等。

       當(dāng)然，這些分析離不開數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出功能的實(shí)現(xiàn)，根據(jù)個人經(jīng)驗(yàn)，這些導(dǎo)入導(dǎo)出和各類數(shù)據(jù)庫鏈接等，python里實(shí)現(xiàn)起來還是比較順利輕松，Excell、CVS、文本、mysql等的鏈接導(dǎo)入導(dǎo)出測試一般一次就能成功。對Oracle數(shù)據(jù)庫的鏈接，因本地電腦需要安裝Oracle客戶端原因，相對較為麻煩，相關(guān)過程可以參見本博客的文章“python環(huán)境鏈接Oracle數(shù)據(jù)庫”：http://blog.itpub.net/18841027/viewspace-2655148/。

      分析過的數(shù)據(jù)也需要各種圖標(biāo)來展現(xiàn)，因此python也少不了數(shù)據(jù)可視化工具，因此出現(xiàn)了Matplotlib，其中應(yīng)用最廣泛的稱為matplotlib.pyplot模塊兒。

四、python數(shù)據(jù)挖掘

       除了簡單分析，我們還需要挖掘和采用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，因此有了機(jī)器學(xué)習(xí)公共庫scikit-learn(簡稱sklearn)。sklearn整合了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫，在數(shù)據(jù)分析過程中能夠快速建立模型。所謂機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)就是首先將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集，根據(jù)訓(xùn)練集及其目標(biāo)特征，通過建立特定模型，然后通過測試數(shù)據(jù)進(jìn)行測試評估。評估結(jié)果達(dá)到預(yù)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)后將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，將輸入生產(chǎn)數(shù)據(jù)（特征未知的數(shù)據(jù)集）進(jìn)行預(yù)測判斷的過程。如下圖1所示：

 圖1 機(jī)器學(xué)習(xí)過程圖

數(shù)據(jù)挖掘是內(nèi)容不少的一門專業(yè)課程，但在sklearn中的的實(shí)現(xiàn)概括起來如下圖2所示。從圖中可以看出，機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)也是一個分類的過程。數(shù)據(jù)分為字符類數(shù)據(jù)（非連續(xù)）和數(shù)值類數(shù)據(jù)（連續(xù)），字符類數(shù)據(jù)的分類我們還是叫分類（classification）而數(shù)值類數(shù)據(jù)的分類叫做回歸（regression）。另一中分類方法叫做聚類（clustering），還有為了降低計(jì)算和空間復(fù)雜的所采取的降維（dimensionality reduction）。

圖2  sklearn算法藍(lán)圖

五，應(yīng)用和實(shí)戰(zhàn)

       除非我們做科研類工作，我們工作基本聚焦在項(xiàng)目應(yīng)用和工程實(shí)戰(zhàn)。因此，有了以上基礎(chǔ)后，我們得結(jié)合具體需求做一些代碼編寫或已有代碼的測試工作。當(dāng)明白這些書上的現(xiàn)成代碼，且測試成功后，下一步就是對這些代碼做一些修改能力培養(yǎng)階段，同時回顧之前內(nèi)容復(fù)習(xí)一遍，所謂的溫故而知新階段。溫故階段要熟練那些語法，當(dāng)我們再次閱讀時候領(lǐng)悟到知識點(diǎn)肯定跟第一次學(xué)習(xí)階段有所不同的，也是必要階段。

       這些階段結(jié)束后，我們開始結(jié)合工作需求做一些嘗試。也許一開始不好開始或下手。但我們要記住，只有問題解決為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)研究才是真正高效的學(xué)習(xí)方式。因此，在這個挑戰(zhàn)階段雖然開頭難，但給我?guī)沓删透泻蛯W(xué)有所用的關(guān)鍵階段。我本人也準(zhǔn)備開始踏入該階段，因此現(xiàn)在總結(jié)未免過早，當(dāng)有了收獲，也會逐步分享。

      Python語言易用和具備大量公用庫，可以拿來主義的方式來使用，但作為一個編程語言，要掌握這門語言來將現(xiàn)實(shí)世界需求改編為計(jì)算機(jī)世界的模型和程序代碼，我們離開不了計(jì)算（機(jī)）思維。那什么是計(jì)算思維？計(jì)算思維的本質(zhì)就是抽象(Abstraction)與自動化(Automation)，即在不同層面進(jìn)行抽象，以及將這些抽象“機(jī)器化”。 國內(nèi)國內(nèi)學(xué)者和專家的觀點(diǎn)為：計(jì)算思維是人類應(yīng)具備的第三種思維：

1、實(shí)驗(yàn)思維: 實(shí)驗(yàn)è觀察è發(fā)現(xiàn)、推斷與總結(jié). ---觀察與歸納

2、理論思維: 假設(shè)/預(yù)設(shè)è定義/性質(zhì)/定理è證明. ---推理和演繹

3、計(jì)算思維: 設(shè)計(jì), 構(gòu)造與計(jì)算. ---設(shè)計(jì)與構(gòu)造

       計(jì)算思維關(guān)注的是人類思維中有關(guān)可行性、可構(gòu)造性和可評價性的部分。當(dāng)前環(huán)境下，理論與實(shí)驗(yàn)手段在面臨大規(guī)模數(shù)據(jù)的情況下，不可避免地要用計(jì)算手段來輔助進(jìn)行。

     就像計(jì)算機(jī)世界基礎(chǔ)由0和1、程序、遞歸構(gòu)成一樣，在Python學(xué)習(xí)也離不開這些，尤其是遞歸和循環(huán)，針對不是計(jì)算機(jī)專業(yè)出身，這些基礎(chǔ)概念的學(xué)習(xí)補(bǔ)充對后續(xù)代碼理解有很大的幫助。

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