基于Python的数据分析方法是什么

这篇文章主要介绍“基于Python的数据分析方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在基于Python的数据分析方法是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”基于Python的数据分析方法是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！随着大数据和人工智能时代的到来，网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面，产生的数据量也呈现指数级增长的态势，同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下，数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究
课题。在数据分析的程序语言选择上，由于Python语言在数据分析和处理方面的优势，大量的数据科学领域的从业者使用Python
来进行数据科学相关的研究工作。1、数据分析的概念数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。随着信息技术的高速发展，企业生产、收集、存储和处理数据的能力大大提高，同时数据量也与日俱增。把这些繁杂的数据通过数据分析方法进行提炼，以此研究出数据的发展规律和预测趋势走向，进而帮助企业管理层做出决策。2、数据分析的流程数据分析是一种解决问题的过程和方法，主要的步骤有需求分析、数据获取、数据预处理、分析建模、模型评价与优化、部署：1）需求分析数据分析中的需求分析是数据分析环节中的第一步，也是非常重要的一步，决定了后续的分析方法和方向。主要内容是根据业务、生产和财务等部门的需要，结合现有的数据情况，提出数据分析需求的整体分析方向、分析内容，最终和需求方达成一致。2）数据获取数据获取是数据分析工作的基础，是指根据需求分析的结果提取、收集数据。数据获取主要有两种方式：网络爬虫获取和本地获取。网络爬虫获取指的是通过Python编写爬虫程序合法获取互联网中的各种文字、语音、图片和视频等信息；本地获取指的是通过计算机工具获取存储在本地数据库中的生产、营销和财务等系统的历史数据和实时数据。3）数据预处理数据预处理是指对数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换，并直接用于分析建模的这一过程的总称。其中，数据合并可以将多张互相关联的表格合并为一张；数据清洗可以去掉重复、缺失、异常、不一致的数据；数据标准化可以去除特征间的量纲差异；数据交换则可以通过离散化、哑变量处理等技术满足后期分析与建模的数据要求。在数据分析过程中，数据预处理的各个过程互相交叉，并没有固定的先后顺序。4）分析建模分析建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法，以及聚类模型、分类模型、关联规则、智能推荐等模型和算法，发现数据中的有价值信息，并得出结论的过程。5）模型评价与优化模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。模型的优化则是指模型性能在经过模型评价后已经达到了要求，但在实际生产环境应用过程中，发现模型的性能并不理想，继而对模型进行重构与优化的过程。6）部署部署是指将数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。根据需求的不同，部署阶段可以是一份包含了现状具体整改措施的数据分析报告，也可以是将模型部署在整个生产系统的解决方案。在多数项目中，数据分析员提供的是一份数据分析报告或者一套解决方案，实际执行与部署的是需求方。3、Python是功能强大的数据分析工具Python具有丰富和强大的库，它常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连接在一起，是一门更易学、更严谨的程序设计语言，常用于数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、网络爬虫、Web应用等；R语言常用于统计分析、机器学习、科学数据可视化等；MATLAB则用于矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、符号运算、数字图像处理及信号处理等。可以看出，以上三种语言均可进行数据分析。4、Python进行数据分析的优势Python是一门应用非常广泛的计算机语言，在数据科学领域具有无可比拟的优势。Python正在逐渐成为数据科学领域的主流语言。Python数据分析具有以下几方面优势：1》语法简单精炼。对于初学者来说，比起其他编程语言，Python更容易上手；2》有许多功能强大的库。结合在编程方面的强大实力，可以只使用Python这一种语言就可以去构建以数据为中心的应用程序；3》不仅适用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统。研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具，能给企业带来显著的组织效益，并降低企业的运营成本；4》Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。例如，Python的C语言API可以帮助Python程序灵活地调用C程序，这意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能，或者在其他环境系统中使用Python；5》Python是一个混合体，丰富的工具集使它介于系统的脚本语言和系统语言之间。Python不仅具备所有脚本语言简单和易用的特点，还提供了编译语言所具有的高级软件工程工具。5、Python数据分析常用类库介绍Python拥有IPython、Num Py、Sci Py、pandas、Matplot⁃lib、scikit-learn和Spyder等功能齐全、接口统一的库，能为数据分析工作提供极大的便利。其中，Num Py主要有以下特点：1）具有快速高效的多维数组对象ndarray；
2）具有对数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算的函数；
3）具有线性代数运算、傅里叶变换及 香港云主机随机数生成的功能；
4）能将C、C++、Fortran代码集成到Python；
5）可作为算法之间传递数据的容器。到此，关于“基于Python的数据分析方法是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注开发云网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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