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)和人工智能時代的到來，網(wǎng)絡和信息技術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)級增長的態(tài)勢，同時現(xiàn)有數(shù)據(jù)的量級已經(jīng)遠遠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)科學領域中一個全新的研究
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)科學領域的從業(yè)者使用Python
來進行數(shù)據(jù)科學相關的研究工作。

1、數(shù)據(jù)分析的概念

數(shù)據(jù)分析是指用適當?shù)姆治龇椒▽κ占瘉淼拇罅繑?shù)據(jù)進行分析，提取有用信息和形成結論，對數(shù)據(jù)加以詳細研究和概括總結的過程。隨著信息技術的高速發(fā)展，企業(yè)生產(chǎn)、收集、存儲和處理數(shù)據(jù)的能力大大提高，同時數(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)分析方法進行提煉，以此研究出數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)律和預測趨勢走向，進而幫助企業(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)預處理、分析建模、模型評價與優(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。主要內容是根據(jù)業(yè)務、生產(chǎn)和財務等部門的需要，結合現(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、分析內容，最終和需求方達成一致。

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，是指根據(jù)需求分析的結果提取、收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)獲取主要有兩種方式：網(wǎng)絡爬蟲獲取和本地獲取。網(wǎng)絡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算機工具獲取存儲在本地數(shù)據(jù)庫中的生產(chǎn)、營銷和財務等系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)。

3）數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)預處理是指對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標準化和數(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聯(lián)的表格合并為一張；數(shù)據(jù)清洗可以去掉重復、缺失、異常、不一致的數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)標準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)預處理的各個過程互相交叉，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)中的有價值信息，并得出結論的過程。

5）模型評價與優(yōu)化

模型評價是指對于已經(jīng)建立的一個或多個模型，根據(jù)其模型的類別，使用不同的指標評價其性能優(yōu)劣的過程。模型的優(yōu)化則是指模型性能在經(jīng)過模型評價后已經(jīng)達到了要求，但在實際生產(chǎn)環(huán)境應用過程中，發(fā)現(xiàn)模型的性能并不理想，繼而對模型進行重構與優(yōu)化的過程。

6）部署

部署是指將數(shù)據(jù)分析結果與結論應用至實際生產(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)分析報告，也可以是將模型部署在整個生產(chǎn)系統(tǒng)的解決方案。在多數(shù)項目中，數(shù)據(jù)分析員提供的是一份數(shù)據(jù)分析報告或者一套解決方案，實際執(zhí)行與部署的是需求方。

3、Python是功能強大的數(shù)據(jù)分析工具

Python具有豐富和強大的庫，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、更嚴謹?shù)某绦蛟O計語言，常用于數(shù)據(jù)分析、機器學習、矩陣運算、科學數(shù)據(jù)可視化、數(shù)字圖像處理、網(wǎng)絡爬蟲、Web應用等；R語言常用于統(tǒng)計分析、機器學習、科學數(shù)據(jù)可視化等；MATLAB則用于矩陣運算、數(shù)值分析、科學數(shù)據(jù)可視化、機器學習、符號運算、數(shù)字圖像處理及信號處理等?？梢钥闯?，以上三種語言均可進行數(shù)據(jù)分析。

4、Python進行數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢

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

1》語法簡單精煉。對于初學者來說，比起其他編程語言，Python更容易上手；

2》有許多功能強大的庫。結合在編程方面的強大實力，可以只使用Python這一種語言就可以去構建以數(shù)據(jù)為中心的應用程序；

3》不僅適用于研究和原型構建，同時也適用于構建生產(chǎn)系統(tǒng)。研究人員和工程技術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，還提供了編譯語言所具有的高級軟件工程工具。

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：

1）具有快速高效的多維數(shù)組對象ndarray；
2）具有對數(shù)組執(zhí)行元素級計算及直接對數(shù)組執(zhí)行數(shù)學運算的函數(shù)；
3）具有線性代數(shù)運算、傅里葉變換及隨機數(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，關于“基于Python的數(shù)據(jù)分析方法是什么”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續(xù)學習更多相關知識，請繼續(xù)關注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>