當前位置 > CPDA數據分析師 > “數”業專攻 > Python學習指南:使用Python學習數據分析

:Python學習指南:使用Python學習數據分析

7天彩票会员登录 www.dibyt.icu 來源:數據分析師 CPDA | 時間:2019-04-01 | 作者:admin

Python - Python学习指南:使用Python学习数据分析

 

如今,在大数据行业中Python和数据分析可能是最常听到的两个词,在当今蓬勃发展的科技领域,精通这两项技术可以带来无限的可能。近年来,我们看到Python教育在大数据领域突飞猛进。

 

因此,这里我们提供了一个通用指南,帮助开始学习Python:

 

Python受欢迎程度:

 

超过40%的数据分析师喜欢Python,它显然是数据分析中使用最广泛的工具之一。它的受欢迎程度已经超过了SAS和SQL,只落后于R。

 

通用语言

市场上可能还有许多其他用于分析数据的工具,如SAS和R,但是Python是惟一值得信赖的通用语言,在许多应用程序域中都有效。

 

Python1 - Python学习指南:使用Python学习数据分析

 

第1步:设置Python环境

 

设置Python环境并不复杂,但它是一个主要步骤。建议下载免费的Anaconda Python包,除了核心Python语言之外,它还包括所有必要的库,如panda、SciPy、NumPy和IPython,以及图形安装程序。安装后,将启动一个包含多个程序的包,其中最重要的是iPython,也称为Jupyter notebook。这个浏览器作为编码平台,甚至不需要互联网连接。

 

第2步:了解Python基础知识

 

熟悉Python的基础知识可以在线进行。积极参与免费在线课程,视频教程,练习练习丰富,可以帮助您快速掌握基础知识。

 

第3步:了解用于数据分析的密钥Python包

 

由于它是一种通用语言,Python的实用性超越了数据科学。

 

Numpy:对科学计算至关重要

 

Matplotib:方便可视化和绘图

 

Pandas:用于数据操作

 

Skikit-learn:库旨在帮助进行数据挖掘和机器学习活动

 

StatsModels:用于统计分析和建模

 

Scipy-SciPy:Python的Numpy扩展; 它是一组数学函数和算法

 

Theano:定义多维数组的包。

 

Python2 - Python学习指南:使用Python学习数据分析

 

第4步:加载实践数据样本

 

使用示例数据集是熟悉编程语言一个好方法。通过这种实践,可以尝试不同的方法,应用新的技术,也可以找到优势和需要改进的地方。

 

Python库statmodel包含用于实践的预加载数据集。用户还可以从CSV文件或其他来源的网站上,下载数据集。

 

第5步:数据操作

 

数据管理是帮助从原始数据中提取信息的关键技能。大多数时候,我们获得的是无法直接分析的原始数据,在分析之前需要对其进行操作。在检查数据之前,Python有一些用于格式化、操作和清理数据的工具。

 

Python3 1 - Python学习指南:使用Python学习数据分析

 

第6步:高效的数据可视化

 

可视化对于调查性数据分析和清晰地解释结果非常有价值。用于可视化的常见Python库是Matplotlib。

 

第7步:数据分析

 

在数据分析中,格式化数据和设计图表是非常重要的。但分析学的基础是统计建模、数据挖掘和机器学习算法。拥有StatsModels和Scikit-learn这样的库,Python提供了执行核心分析函数所必需的所有工具。

 

如上所述,使用Python学习数据分析的关键是使用导入的数据集进行实践,因此,好不拖延立即开始在数据集上试验旧的操作和新技术吧。

 

双色球中彩网视频 重庆幸运农场开奖结果直播 河内五分彩手机版 双色球最近500期走 全民炸金花官方下载2.0 阿根廷足球到底有多强 腾讯韩国快三官方开奖 900彩票旧版 pc蛋蛋大厅 pc蛋蛋开奖历史纪录 湖北体彩11选5中奖结果 通比牛牛下载app 小丑拿扑克牌 博彩白菜大论坛 神测网PC28预测 彩票走势网