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這篇文章將為大家詳細講解有關python數據分析的流程步驟，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
下面是用python進行數據分析的一般步驟：
一：數據抽取
從外部源數據中獲取數據
保存為各種格式的文件、數據庫等
使用Scrapy爬蟲等技術
二：數據加載
從數據庫、文件中提取數據，變成DataFrame對象
pandas庫的文件讀取方法
三：數據處理
數據準備：
對DataFrame對象（多個）進行組裝、合并等操作
pandas庫的操作
數據轉化：
類型轉化、分類（面元等）、異常值檢測、過濾等
pandas庫的操作
數據聚合：
分組（分類）、函數處理、合并成新的對象
pandas庫的操作
四：數據可視化
將pandas的數據結構轉化為圖表的形式
matplotlib庫
五：預測模型的創建和評估
數據挖掘的各種算法：
關聯規則挖掘、回歸分析、聚類、分類、時序挖掘、序列模式挖掘等
六：部署（得出結果）
從模型和評估中獲得知識
知識的表示形式：規則、決策樹、知識基、網絡權值
關于python數據分析的流程步驟就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
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