Python怎么数据分析

　　Python怎么数据分析?玛森Python番茄老师微信pykf20介绍，数据需求变得越来越普遍，未来每个企业都会有自己的数据分析，而我们处理数据分析用得常见的技术就是Python了，因此大数据用Python是普遍，学习Python可以用来从事大数据分析师等职业，对于许多朋友问到，Python怎么进行数据分析呢，今天带大家来看看。

　　一个完整的数据分析项目大致可以分为以下五个过程:

　　01. 数据采集

　　一般来说，有数据分析师职位需求的公司会有自己的数据库。数据分析人员可以通过SQL查询语句在数据库中获取他们想要的数据。Python已经有了连接主流数据库的接口包，如SQL server、MySQL和orcale，如pymssql、pymysql和Cx_ Oracle等。

　　获取外部数据主要有两种方式:一是获取一些国内网站上公布的数据，如国家统计局;另一种是通过编写爬虫程序代码来自动抓取数据。如果你想使用Python爬虫来获取数据，你可以使用以下Python工具:

　　请求——主要用于在抓取数据时发送请求。

　　Beautifulsoup——用于在抓取数据时读取XML和HTML数据，将其解析为对象，然后进行处理。

　　硒硒可以模拟真实的浏览器，自动测试工具，支持各种浏览器，爬虫主要是用来解决JavaScript的渲染问题。

　　一个处理交互数据和解码大多数网络协议包的包。

　　02. 数据存储

　　对于数据量小的项目，可以使用Excel进行存储和处理，但是对于数据量超过10000的项目，使用MySQL等数据库进行存储和管理会更加高效和方便，mongodb可以用于非结构化数据的存储。对于Python网络捕获的数据，也可以使用pymysql包快速存储到MySQL中。

　　Pymysql是Python 3中用于连接MySQL服务器的库。X

　　03. 数据预处理/数据清洗

　　数据科学家花费大量时间清理数据集，并将它们转换成可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称，开始获取和清理数据占了80%的工作。

　　在大多数情况下，我们得到的数据格式不一致，存在异常值、缺失值等问题，不同项目的数据预处理步骤也不相同。如果我们选择Python作为数据清理工具，我们可以使用numpy和pandas工具库:

　　Numpy-用于Python中的科学计算。它非常适合于线性代数、傅里叶变换和随机数相关的运算。它能很好地处理多维数据，并与各种数据库兼容。

　　Pandas——由numpy扩展而来，可以提供一系列函数来处理数据结构和操作，例如时间序列。

　　04. 建模和分析

　　在这个阶段，首先要明确数据结构，根据项目需求选择模型。

　　常用的数据挖掘模型如下

　　在这个阶段，python还有一个很好的工具库来支持我们的建模工作

　　Scikit learning机器学习算法库的Python实现。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适用于深度学习和数据处理需求低的项目。这类项目往往数据量大，最终需要更高的精度。

　　05. 视觉分析

　　数据分析的最后一步是写数据分析报告，这也是一个数据可视化的过程。在数据可视化方面，Python当前主流的可视化技术包括:

　　Matplotlib -主要用于二维绘图，它可以方便用户绘制数据图，并提供多种输出格式。

　　Seaborn是一个基于Matplotlib的模块，Matplotlib专注于统计可视化，可以与熊猫无缝连接。

　　是一个用于生成ecarts图的类库。Ecarts是百度开源的数据可视化JS库，可以快速绘制动态交互式可视化图形。下面是一个使用皮图绘制中国主要城市空气质量地图的例子。

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