python如何分析數(shù)據(jù)

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python怎么分析數(shù)據(jù)？

在不同的場(chǎng)景下通?？梢圆捎貌煌臄?shù)據(jù)分析方式，比如對(duì)于大部分職場(chǎng)人來說，Excel可以滿足大部分?jǐn)?shù)據(jù)分析場(chǎng)景，當(dāng)數(shù)據(jù)量比較大的時(shí)候可以通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫知識(shí)來完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)，對(duì)于更復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景可以通過BI工具來完成數(shù)據(jù)分析。通過工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析一方面比較便捷，另一方面也比較容易掌握。

但是針對(duì)于更加開放的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景時(shí)，就需要通過編程的方式來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析了，比如通過機(jī)器學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，而Python語言在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過五個(gè)步驟，分別是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算法設(shè)計(jì)、算法訓(xùn)練、算法驗(yàn)證和算法應(yīng)用。

采用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，首先要了解一下常見的算法，比如knn、決策樹、支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等等，這些算法都是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域非常常見的算法，也具有比較廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。當(dāng)然，學(xué)習(xí)這些算法也需要具備一定的線性代數(shù)和概率論基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)不同的算法最好結(jié)合相應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行分析，有的場(chǎng)景也需要結(jié)合多個(gè)算法進(jìn)行分析。另外，通過場(chǎng)景來學(xué)習(xí)算法的使用會(huì)盡快建立畫面感。

采用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析還需要掌握一系列庫的使用，包括Numpy（矩陣運(yùn)算庫）、Scipy（統(tǒng)計(jì)運(yùn)算庫）、Matplotlib（繪圖庫）、pandas（數(shù)據(jù)集操作）、Sympy（數(shù)值運(yùn)算庫）等庫，這些庫在Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)有廣泛的應(yīng)用。

以上是python如何分析數(shù)據(jù)的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí)，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！