Python做數據分析的流程是什么

這篇文章主要介紹“Python做數據分析的流程是什么”，在日常操作中，相信很多人在Python做數據分析的流程是什么問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python做數據分析的流程是什么”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

為什么選擇Python進行數據分析?

Python是一門動態的、面向對象的腳本語言，同時也是一門簡約，通俗易懂的編程語言。Python入門簡單，代碼可讀性強，一段好的Python代碼，閱讀起來像是在讀一篇外語文章。Python這種特性稱為“偽代碼”，它可以使你只關心完成什么樣的工作任務，而不是糾結于Python的語法。

另外，Python是開源的，它擁有非常多優秀的庫，可以用于數據分析及其他領域。更重要的是，Python與開源大數據平臺Hadoop具有很好的兼容性。因此，學習Python對于有志于向大數據分析崗位發展的數據分析師來說，是一件非常節省學習成本的事。

Python的眾多優點讓它成為受歡迎的程序設計語言之一，國內外許多公司也已經在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。

編程基礎

要學習如何用Python進行數據分析， 筆者建議第一步是要了解一些Python的編程基礎，知道Python的數據結構，什么是向量、列表、數組、字典等等；了解Python的各種函數及模塊。下圖整理了這一階段要掌握的知識點：

1. 數據獲取

一般有數據分析師崗位需求的公司都會有自己的數據庫，數據分析師可以通過SQL查詢語句來獲取數據庫中想要數據。Python已經具有連接sql server、mysql、orcale等主流數據庫的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

而獲取外部數據主要有兩種獲取方式，一種是獲取國內一些網站上公開的數據資料；一種是通過編寫爬蟲代碼自動爬取數據。如果希望使用Python爬蟲來獲取數據，我們可以使用以下Python工具：

• Requests-主要用于爬取數據時發出請求操作。

• BeautifulSoup-用于爬取數據時讀取XML和HTML類型的數據，解析為對象進而處理。

• Scapy-一個處理交互式數據的包，可以解碼大部分網絡協議的數據包

2. 數據存儲

對于數據量不大的項目，可以使用excel來進行存儲和處理，但對于數據量過萬的項目，使用數據庫來存儲與管理會更高效便捷。

3. 數據預處理

數據預處理也稱數據清洗。大多數情況下，我們拿到手的數據是格式不一致，存在異常值、缺失值等問題的，而不同項目數據預處理步驟的方法也不一樣。筆者認為數據分析有80%的工作都在處理數據。如果選擇Python作為數據清洗的工具的話，我們可以使用Numpy和Pandas這兩個工具庫：

• Numpy - 用于Python中的科學計算。它非常適用于與線性代數，傅里葉變換和隨機數相關的運算。它可以很好地處理多維數據，并兼容各種數據庫。

• Pandas –Pandas是基于Numpy擴展而來的，可以提供一系列函數來處理數據結構和運算，如時間序列等。

4. 建模與分析

這一階段首先要清楚數據的結構，結合項目需求來選取模型。

常見的數據挖掘模型有：

從上圖我們也可以得知，在整個數據分析流程，無論是數據提取、數據預處理、數據建模和分析，還是數據可視化，Python目前已經可以很好地支持我們的數據分析工作

到此，關于“Python做數據分析的流程是什么”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！