使用Python做数据分析的流程

开课吧小一2021-07-27 14:05

    众所周知数据分析师想要做好数据分析,需要具备一定的能力,这包括Python编程,毕竟Python是数据分析利器,掌握Python的编程基础,就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界,那么使用Python做数据分析的流程是如何的呢?

使用Python做数据分析的流程

    1、数据获取

    一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库,数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接Sqlserver、Mysql、Orcale等主流数据库的接口包,比如Pymssql、Pymysql、Cx_Oracle等。

    而获取外部数据主要有两种获取方式,一种是获取国内一些网站上公开的数据资料;一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。

    2、数据存储

    对于数据量不大的项目,可以使用excel来进行存储和处理,但对于数据量过万的项目,使用数据库来存储与管理会更高效便捷。

    3、数据预处理

    数据预处理也称数据清洗。大多数情况下,我们拿到手的数据是格式不一致,存在异常值、缺失值等问题的,而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。数据分析有80%的工作都在处理数据。

使用Python做数据分析的流程

    4、建模与分析

    这一阶段首先要清楚数据的结构,结合项目需求来选取模型。

    Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作:

    Scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。Scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。

    Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大,且最终需要的精度更高。

    5、可视化分析

    数据分析最后一步是撰写数据分析报告,这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面,Python目前主流的可视化工具有:

    Matplotlib-主要用于二维绘图,它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。

    Seaborn-是基于Matplotlib产生的一个模块,专攻于统计可视化,可以和Pandas进行无缝链接。

    以上就是开课吧小编为大家整理的“使用Python做数据分析的流程”一文,更多相关信息尽在开课吧广场数据分析教程频道。

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