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這篇文章將為大家詳細講解有關python數(shù)據(jù)分析的流程步驟，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
下面是用python進行數(shù)據(jù)分析的一般步驟：
一：數(shù)據(jù)抽取
從外部源數(shù)據(jù)中獲取數(shù)據(jù)
保存為各種格式的文件、數(shù)據(jù)庫等
使用Scrapy爬蟲等技術
二：數(shù)據(jù)加載
從數(shù)據(jù)庫、文件中提取數(shù)據(jù)，變成DataFrame對象
pandas庫的文件讀取方法
三：數(shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)準備：
對DataFrame對象（多個）進行組裝、合并等操作
pandas庫的操作
數(shù)據(jù)轉化：
類型轉化、分類（面元等）、異常值檢測、過濾等
pandas庫的操作
數(shù)據(jù)聚合：
分組（分類）、函數(shù)處理、合并成新的對象
pandas庫的操作
四：數(shù)據(jù)可視化
將pandas的數(shù)據(jù)結構轉化為圖表的形式
matplotlib庫
五：預測模型的創(chuàng)建和評估
數(shù)據(jù)挖掘的各種算法：
關聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析、聚類、分類、時序挖掘、序列模式挖掘等
六：部署（得出結果）
從模型和評估中獲得知識
知識的表示形式：規(guī)則、決策樹、知識基、網(wǎng)絡權值
關于python數(shù)據(jù)分析的流程步驟就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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