怎么利用python做出大數(shù)據(jù)分析

本篇文章給大家分享的是有關(guān)怎么利用python做出大數(shù)據(jù)分析，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家學(xué)習(xí)，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

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數(shù)據(jù)獲?。汗_數(shù)據(jù)、Python爬蟲

外部數(shù)據(jù)的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數(shù)據(jù)集，一些科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府會(huì)開放一些數(shù)據(jù)，你需要到特定的網(wǎng)站去下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常比較完善、質(zhì)量相對(duì)較高。

另一種獲取外部數(shù)據(jù)的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網(wǎng)站某一職位的招聘信息，爬取租房網(wǎng)站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評(píng)分評(píng)分最高的電影列表，獲取知乎點(diǎn)贊排行、網(wǎng)易云音樂評(píng)論排行列表?；诨ヂ?lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對(duì)某個(gè)行業(yè)、某種人群進(jìn)行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎(chǔ)知識(shí)：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環(huán)、函數(shù)………

以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁爬蟲。

掌握基礎(chǔ)的爬蟲之后，你還需要一些高級(jí)技巧，比如正則表達(dá)式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應(yīng)對(duì)不同網(wǎng)站的反爬蟲限制。

數(shù)據(jù)存取：SQL語言

在應(yīng)對(duì)萬以內(nèi)的數(shù)據(jù)的時(shí)候，Excel對(duì)于一般的分析沒有問題，一旦數(shù)據(jù)量大，就會(huì)力不從心，數(shù)據(jù)庫就能夠很好地解決這個(gè)問題。而且大多數(shù)的企業(yè)，都會(huì)以SQL的形式來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

SQL作為最經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫工具，為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理提供可能，并且使數(shù)據(jù)的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)庫的增、刪、查、改

數(shù)據(jù)的分組聚合、如何建立多個(gè)表之間的聯(lián)系

數(shù)據(jù)預(yù)處理：Python（pandas）

很多時(shí)候我們拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)的重復(fù)、缺失、異常值等等，這時(shí)候就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。

對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理，學(xué)會(huì) pandas （Python包）的用法，應(yīng)對(duì)一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：

選擇：數(shù)據(jù)訪問

缺失值處理：對(duì)缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充

重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除

異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)

相關(guān)操作：描述性統(tǒng)計(jì)、Apply、直方圖等

合并：符合各種邏輯關(guān)系的合并操作

分組：數(shù)據(jù)劃分、分別執(zhí)行函數(shù)、數(shù)據(jù)重組

Reshaping：快速生成數(shù)據(jù)透視表

概率論及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)

需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：

基本統(tǒng)計(jì)量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等

其他描述性統(tǒng)計(jì)量：偏度、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、顯著性等

其他統(tǒng)計(jì)知識(shí)：總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、ErrorBar

概率分布與假設(shè)檢驗(yàn)：各種分布、假設(shè)檢驗(yàn)流程

其他概率論知識(shí)：條件概率、貝葉斯等

有了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識(shí)，你就可以用這些統(tǒng)計(jì)量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統(tǒng)計(jì)圖，并得出具有指導(dǎo)意義的結(jié)果。

Python 數(shù)據(jù)分析

掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實(shí)你就可以對(duì)大多數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，并得出相對(duì)精確地結(jié)論。這部分需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類算法：決策樹、隨機(jī)森林……

基本的聚類算法：k-means……

特征工程基礎(chǔ)：如何用特征選擇優(yōu)化模型

調(diào)參方法：如何調(diào)節(jié)參數(shù)優(yōu)化模型

Python 數(shù)據(jù)分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數(shù)據(jù)分析的這個(gè)階段，重點(diǎn)了解回歸分析的方法，大多數(shù)的問題可以得以解決，利用描述性的統(tǒng)計(jì)分析和回歸分析，你完全可以得到一個(gè)不錯(cuò)的分析結(jié)論。

當(dāng)然，隨著你實(shí)踐量的增多，可能會(huì)遇到一些復(fù)雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級(jí)的算法：分類、聚類。

然后你會(huì)知道面對(duì)不同類型的問題的時(shí)候更適合用哪種算法模型，對(duì)于模型的優(yōu)化，你需要去了解如何通過特征提取、參數(shù)調(diào)節(jié)來提升預(yù)測(cè)的精度。

你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘建模和分析的全過程。

以上就是怎么利用python做出大數(shù)據(jù)分析，小編相信有部分知識(shí)點(diǎn)可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿?huì)見到或用到的。希望你能通過這篇文章學(xué)到更多知識(shí)。更多詳情敬請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

新聞標(biāo)題：怎么利用python做出大數(shù)據(jù)分析
文章地址：http://muchs.cn/article20/gecjco.html

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