基于Python的數據分析方法是什么

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隨著大數據和人工智能時代的到來，網絡和信息技術開始滲透到人類日常生活的方方面面，產生的數據量也呈現指數級增長的態勢，同時現有數據的量級已經遠遠超過了目前人力所能處理的范疇。在此背景下，數據分析成為數據科學領域中一個全新的研究
課題。在數據分析的程序語言選擇上，由于Python語言在數據分析和處理方面的優勢，大量的數據科學領域的從業者使用Python
來進行數據科學相關的研究工作。

1、數據分析的概念

數據分析是指用適當的分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論，對數據加以詳細研究和概括總結的過程。隨著信息技術的高速發展，企業生產、收集、存儲和處理數據的能力大大提高，同時數據量也與日俱增。把這些繁雜的數據通過數據分析方法進行提煉，以此研究出數據的發展規律和預測趨勢走向，進而幫助企業管理層做出決策。

2、數據分析的流程

數據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、數據獲取、數據預處理、分析建模、模型評價與優化、部署：

1）需求分析

數據分析中的需求分析是數據分析環節中的第一步，也是非常重要的一步，決定了后續的分析方法和方向。主要內容是根據業務、生產和財務等部門的需要，結合現有的數據情況，提出數據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）數據獲取

數據獲取是數據分析工作的基礎，是指根據需求分析的結果提取、收集數據。數據獲取主要有兩種方式：網絡爬蟲獲取和本地獲取。網絡爬蟲獲取指的是通過Python編寫爬蟲程序合法獲取互聯網中的各種文字、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據庫中的生產、營銷和財務等系統的歷史數據和實時數據。

3）數據預處理

數據預處理是指對數據進行數據合并、數據清洗、數據標準化和數據變換，并直接用于分析建模的這一過程的總稱。其中，數據合并可以將多張互相關聯的表格合并為一張；數據清洗可以去掉重復、缺失、異常、不一致的數據；數據標準化可以去除特征間的量綱差異；數據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據要求。在數據分析過程中，數據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、關聯規則、智能推薦等模型和算法，發現數據中的有價值信息，并得出結論的過程。

5）模型評價與優化

模型評價是指對于已經建立的一個或多個模型，根據其模型的類別，使用不同的指標評價其性能優劣的過程。模型的優化則是指模型性能在經過模型評價后已經達到了要求，但在實際生產環境應用過程中，發現模型的性能并不理想，繼而對模型進行重構與優化的過程。

6）部署

部署是指將數據分析結果與結論應用至實際生產系統的過程。根據需求的不同，部署階段可以是一份包含了現狀具體整改措施的數據分析報告，也可以是將模型部署在整個生產系統的解決方案。在多數項目中，數據分析員提供的是一份數據分析報告或者一套解決方案，實際執行與部署的是需求方。

3、Python是功能強大的數據分析工具

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、更嚴謹的程序設計語言，常用于數據分析、機器學習、矩陣運算、科學數據可視化、數字圖像處理、網絡爬蟲、Web應用等；R語言常用于統計分析、機器學習、科學數據可視化等；MATLAB則用于矩陣運算、數值分析、科學數據可視化、機器學習、符號運算、數字圖像處理及信號處理等。可以看出，以上三種語言均可進行數據分析。

4、Python進行數據分析的優勢

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

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據為中心的應用程序；

3》不僅適用于研究和原型構建，同時也適用于構建生產系統。研究人員和工程技術人員使用同一種編程工具，能給企業帶來顯著的組織效益，并降低企業的運營成本；

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需要給Python程序添加功能，或者在其他環境系統中使用Python；

5》Python是一個混合體，豐富的工具集使它介于系統的腳本語言和系統語言之間。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數據分析常用類庫介紹

Python擁有IPython、Num Py、Sci Py、pandas、Matplot?lib、scikit-learn和Spyder等功能齊全、接口統一的庫，能為數據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組對象ndarray；
2）具有對數組執行元素級計算及直接對數組執行數學運算的函數；
3）具有線性代數運算、傅里葉變換及隨機數生成的功能；
4）能將C、C++、Fortran代碼集成到Python；
5）可作為算法之間傳遞數據的容器。

到此，關于“基于Python的數據分析方法是什么”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！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！