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用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方法-創(chuàng)新互聯(lián)

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1、Python數(shù)據(jù)分析流程及學(xué)習(xí)路徑

數(shù)據(jù)分析的流程概括起來(lái)主要是:讀寫(xiě)、處理計(jì)算、分析建模和可視化四個(gè)部分。在不同的步驟中會(huì)用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內(nèi)容。

用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方法

根據(jù)每個(gè)部分需要用到的工具,Python數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路徑如下:

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2、利用Python讀寫(xiě)數(shù)據(jù)

Python讀寫(xiě)數(shù)據(jù),主要包括以下內(nèi)容:

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我們以一小段代碼來(lái)看:

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可見(jiàn),僅需簡(jiǎn)短的兩三行代碼即可實(shí)現(xiàn)Python讀入EXCEL文件。

3、利用Python處理和計(jì)算數(shù)據(jù)

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在第一步和第二步,我們主要使用的是Python的工具庫(kù)NumPy和pandas。其中,NumPy主要用于矢量化的科學(xué)計(jì)算,pandas主要用于表型數(shù)據(jù)處理。

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4、利用Python分析建模

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在分析和建模方面,主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個(gè)庫(kù)。

Statsmodels允許用戶瀏覽數(shù)據(jù),估計(jì)統(tǒng)計(jì)模型和執(zhí)行統(tǒng)計(jì)測(cè)試。可以為不同類型的數(shù)據(jù)和每個(gè)估算器提供廣泛的描述性統(tǒng)計(jì),統(tǒng)計(jì)測(cè)試,繪圖函數(shù)和結(jié)果統(tǒng)計(jì)列表。

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Scikit-leran則是著名的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù),可以迅速使用各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

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5、利用Python數(shù)據(jù)可視化

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數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)工作中的一項(xiàng)重要內(nèi)容,它可以輔助分析也可以展示結(jié)果。

感謝各位的閱讀!關(guān)于用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的方法就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助,讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到吧!

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