Python數據分析知識點有哪些

本篇內容介紹了“Python數據分析知識點有哪些”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

　　很多學習數據分析的同學苦于沒有基礎數據，導致自己在學習過程中單純的學習理論知識，卻無法進行實操練習。針對這個問題博學谷的老師結合實際可用數據，專注于使用 Pandas 進行數據準備、清洗、整理、計算與可視化，講授了最專業的數據清洗與處理工具OpenRefine， 最主流的數據可視化框架Seaborn和Echarts，并利用Bokeh實現動態可視化圖表與控制面板。

　　1、EDA探索性數據分析方法

　　綜合運營算法與圖表探索數據分布與關系，從而發現數據的規律。

　　2、數據清洗與處理利器

　　詳細講解行業主流數據清洗工具OpenRefine，可快速篩選數據、清洗數據、排重、分析時間維度上的分布與趨勢等，功能十分強大，工作效率大幅度提升!在實戰項目中動手實操并掌握OpenRefine。

　　3、數據可視化利器

　　詳細講解行業主流的數據可視化工具Seaborn和國內流行的Echarts可視化框架，繪制高級報表不在話下!

　　4、五大綜合實戰項目

　　根據數據類型的不同，設計了多個典型數據分析實戰項目，覆蓋多種數據分析方法，包括統計分析方法、時序分析方法、地理分析方法等。項目包括：chipotle西餐廳外賣訂單數據分析，UouTube視頻流行趨勢數據分析，2012年美國總統選舉捐款數據分析，北京市空氣質量數據分析，2015-2017年美國芝加哥市犯罪記錄數據分析。

　　5、商業智能拓展

　　以“紐約市出租車數據分析”項目為例，利用Bokeh實現數據分析結果的動態可視化，與商業智能控制面板的實現。

　　在數據分析實戰中應該著重學習那些Python的第三方庫呢?目前Python被公認為是數據分析最佳的編程語言，在Python的第三方庫中，有大量實現數據科學的模塊，那這門課中的實戰案例使用到了哪些Python數據分析的庫呢?

　　1、Numpy：支持高級大量的維度數組與矩陣運算，運行效率高校，是處理大量數組類結構和機器學習框架的基礎。

　　2、Pandas：目前最流行的數據分析庫，高性能、易使用的數據結構與數據分析工具，是數據的使用既簡單又直觀。

　　3、Matplotlib：快速繪制折線圖、直方圖、餅圖、散點圖等，適用于簡單、樸素的數據呈現、

　　4、Seaborn：專攻于統計可視化，Matplotlib的高級化，可以做出更具吸引力的圖。

　　5、Bokeh：簡單易用，天然支持Python和Pandas，適合與多種場合。

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