基于Python的數(shù)據(jù)分析方法是什么

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隨著大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代的到來，網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)開始滲透到人類日常生活的方方面面，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長的態(tài)勢，同時(shí)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的量級(jí)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了目前人力所能處理的范疇。在此背景下，數(shù)據(jù)分析成為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中一個(gè)全新的研究
課題。在數(shù)據(jù)分析的程序語言選擇上，由于Python語言在數(shù)據(jù)分析和處理方面的優(yōu)勢，大量的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的從業(yè)者使用Python
來進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的研究工作。

1、數(shù)據(jù)分析的概念

數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)姆治龇椒▽?duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論，對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展，企業(yè)生產(chǎn)、收集、存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力大大提高，同時(shí)數(shù)據(jù)量也與日俱增。把這些繁雜的數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行提煉，以此研究出數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)律和預(yù)測趨勢走向，進(jìn)而幫助企業(yè)管理層做出決策。

2、數(shù)據(jù)分析的流程

數(shù)據(jù)分析是一種解決問題的過程和方法，主要的步驟有需求分析、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分析建模、模型評(píng)價(jià)與優(yōu)化、部署：

1）需求分析

數(shù)據(jù)分析中的需求分析是數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)中的第一步，也是非常重要的一步，決定了后續(xù)的分析方法和方向。主要內(nèi)容是根據(jù)業(yè)務(wù)、生產(chǎn)和財(cái)務(wù)等部門的需要，結(jié)合現(xiàn)有的數(shù)據(jù)情況，提出數(shù)據(jù)分析需求的整體分析方向、分析內(nèi)容，最終和需求方達(dá)成一致。

2）數(shù)據(jù)獲取

數(shù)據(jù)獲取是數(shù)據(jù)分析工作的基礎(chǔ)，是指根據(jù)需求分析的結(jié)果提取、收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)獲取主要有兩種方式：網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取和本地獲取。網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取指的是通過Python編寫爬蟲程序合法獲取互聯(lián)網(wǎng)中的各種文字、語音、圖片和視頻等信息；本地獲取指的是通過計(jì)算機(jī)工具獲取存儲(chǔ)在本地?cái)?shù)據(jù)庫中的生產(chǎn)、營銷和財(cái)務(wù)等系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

3）數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理是指對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)變換，并直接用于分析建模的這一過程的總稱。其中，數(shù)據(jù)合并可以將多張互相關(guān)聯(lián)的表格合并為一張；數(shù)據(jù)清洗可以去掉重復(fù)、缺失、異常、不一致的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化可以去除特征間的量綱差異；數(shù)據(jù)交換則可以通過離散化、啞變量處理等技術(shù)滿足后期分析與建模的數(shù)據(jù)要求。在數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理的各個(gè)過程互相交叉，并沒有固定的先后順序。

4）分析建模

分析建模是指通過對(duì)比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等分析方法，以及聚類模型、分類模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則、智能推薦等模型和算法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息，并得出結(jié)論的過程。

5）模型評(píng)價(jià)與優(yōu)化

模型評(píng)價(jià)是指對(duì)于已經(jīng)建立的一個(gè)或多個(gè)模型，根據(jù)其模型的類別，使用不同的指標(biāo)評(píng)價(jià)其性能優(yōu)劣的過程。模型的優(yōu)化則是指模型性能在經(jīng)過模型評(píng)價(jià)后已經(jīng)達(dá)到了要求，但在實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境應(yīng)用過程中，發(fā)現(xiàn)模型的性能并不理想，繼而對(duì)模型進(jìn)行重構(gòu)與優(yōu)化的過程。

6）部署

部署是指將數(shù)據(jù)分析結(jié)果與結(jié)論應(yīng)用至實(shí)際生產(chǎn)系統(tǒng)的過程。根據(jù)需求的不同，部署階段可以是一份包含了現(xiàn)狀具體整改措施的數(shù)據(jù)分析報(bào)告，也可以是將模型部署在整個(gè)生產(chǎn)系統(tǒng)的解決方案。在多數(shù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)分析員提供的是一份數(shù)據(jù)分析報(bào)告或者一套解決方案，實(shí)際執(zhí)行與部署的是需求方。

3、Python是功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具

Python具有豐富和強(qiáng)大的庫，它常被稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊很輕松地連接在一起，是一門更易學(xué)、更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)某绦蛟O(shè)計(jì)語言，常用于數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、矩陣運(yùn)算、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化、數(shù)字圖像處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、Web應(yīng)用等；R語言常用于統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化等；MATLAB則用于矩陣運(yùn)算、數(shù)值分析、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、符號(hào)運(yùn)算、數(shù)字圖像處理及信號(hào)處理等?？梢钥闯?，以上三種語言均可進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

4、Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢

Python是一門應(yīng)用非常廣泛的計(jì)算機(jī)語言，在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域具有無可比擬的優(yōu)勢。Python正在逐漸成為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的主流語言。Python數(shù)據(jù)分析具有以下幾方面優(yōu)勢：

1》語法簡單精煉。對(duì)于初學(xué)者來說，比起其他編程語言，Python更容易上手；

2》有許多功能強(qiáng)大的庫。結(jié)合在編程方面的強(qiáng)大實(shí)力，可以只使用Python這一種語言就可以去構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用程序；

3》不僅適用于研究和原型構(gòu)建，同時(shí)也適用于構(gòu)建生產(chǎn)系統(tǒng)。研究人員和工程技術(shù)人員使用同一種編程工具，能給企業(yè)帶來顯著的組織效益，并降低企業(yè)的運(yùn)營成本；

4》Python程序能夠以多種方式輕易地與其他語言的組件“粘接”在一起。例如，Python的C語言API可以幫助Python程序靈活地調(diào)用C程序，這意味著用戶可以根據(jù)需要給Python程序添加功能，或者在其他環(huán)境系統(tǒng)中使用Python；

5》Python是一個(gè)混合體，豐富的工具集使它介于系統(tǒng)的腳本語言和系統(tǒng)語言之間。Python不僅具備所有腳本語言簡單和易用的特點(diǎn)，還提供了編譯語言所具有的高級(jí)軟件工程工具。

5、Python數(shù)據(jù)分析常用類庫介紹

Python擁有IPython、Num Py、Sci Py、pandas、Matplot?lib、scikit-learn和Spyder等功能齊全、接口統(tǒng)一的庫，能為數(shù)據(jù)分析工作提供極大的便利。其中，Num Py主要有以下特點(diǎn)：

1）具有快速高效的多維數(shù)組對(duì)象ndarray；
2）具有對(duì)數(shù)組執(zhí)行元素級(jí)計(jì)算及直接對(duì)數(shù)組執(zhí)行數(shù)學(xué)運(yùn)算的函數(shù)；
3）具有線性代數(shù)運(yùn)算、傅里葉變換及隨機(jī)數(shù)生成的功能；
4）能將C、C++、Fortran代碼集成到Python；
5）可作為算法之間傳遞數(shù)據(jù)的容器。

到此，關(guān)于“基于Python的數(shù)據(jù)分析方法是什么”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬?shí)用的文章！

文章標(biāo)題：基于Python的數(shù)據(jù)分析方法是什么
標(biāo)題鏈接：http://www.muchs.cn/article40/pdhpho.html

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