选择Python进行数据分析的流程

slime2021-09-29 11:25

Python是数据分析利器,掌握了Python的编程基础后,就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。

选择Python进行数据分析的流程

完整的数据分析项目大致可分为以下流程:

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sql server、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。

选择Python进行数据分析的流程

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。如果选择Python作为数据清洗的工具的话,我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库:

Numpy-用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数,傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据,并兼容各种数据库。

Pandas–Pandas是基于Numpy扩展而来的,可以提供一系列函数来处理数据结构和运算,如时间序列等。

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。

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。

以上就是小编为大家整理的“选择Python进行数据分析的流程”一文,更多相关信息尽在数据分析教程频道。

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