如何利用Python做数据分析 ？（浅浅聊一聊） |
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如何利用Python做数据分析 ？（浅浅聊一聊）
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1. 开宗明义当我们在谈数据分析的时候我们在谈什么？ 当我们在谈数据分析的时候，我们通常在探讨如何利用数据挖掘、统计分析、机器学习等方法从原始数据中获取有意义的信息和洞见。这个过程可以帮助我们更好地理解和解决实际问题，如商业、金融、医疗、社交媒体等领域的问题。 不同的人对数据分析可能有不同的看法。 例如，对于一些业务人员和经理人来说，数据分析是一种工具，可以帮助他们更好地了解客户需求、市场趋势和业务运营情况，以便做出更好的决策。 对于数据科学家和工程师来说，数据分析则是一种技术，需要掌握各种数据处理、统计分析和机器学习算法等技能，以便从数据中发现有用的信息。 无论怎样，数据分析都是一种有用的工具和技术，可以帮助我们更好地理解和解决实际问题。 通过数据分析，我们可以从数据中发现模式和关系，预测未来的趋势和结果，并为业务决策提供更准确和有力的支持。 总结一下我们是为了我们的目标然后进行分析，然后为我们的决策做出支持。 2. 通用分析框架2.1 图例：下面我想用一张图来描述数据分析的一个通用过程： 结合开篇所说的，在进行数据分析之前，首先需要对需要分析的问题进行理解和定义。也就是下图：  2.2 具体过程确定问题：确定要解决的问题，例如“公司销售额下降的原因是什么？”。收集背景信息：收集有关问题的背景信息，例如公司的历史数据、市场趋势等。明确假设：明确问题的假设，例如“销售额下降是由于市场竞争加剧和产品质量不佳所致”。确定数据需求：确定需要分析的数据类型和数据源，例如公司销售数据、客户调查数据等。收集数据：收集需要分析的数据，并对数据进行清洗和预处理。进行数据分析：使用适当的数据分析技术，如统计分析、机器学习等，对数据进行分析。数据可视化：使用数据可视化技术，如散点图、柱状图等，将分析结果可视化，以帮助理解和解释结果。验证假设：根据分析结果，验证问题的假设是否成立。得出结论：根据分析结果和验证结果，得出对问题的结论，如“销售额下降主要是由于产品质量不佳所致”。提出建议：根据结论，提出针对问题的解决方案和建议。3. 使用python进行介入分析接下来才是关于python进行数据分析的过程。我将分步骤说明： 获取数据一般来说，这个是由爬虫工程师之类的获取，如果你们没有其他人，可能就需要自己干了。 使用爬虫进行获取，比如使用 scrapy 框架。从文件系统中读取 CSV、Excel 或 JSON 文件中的数据。使用pandas。从 Web API 或第三方数据源中获取数据，使用requests。数据清洗和预处理原始数据一般会有一些问题，不能直接应用，所以一般需要进行 删除重复的行或列。转换数据类型，例如将文本类型转换为数字类型。处理缺失值，例如使用均值、中位数或插值法进行填充。下面举一个例子，假设你有一个包含学生姓名、年龄和成绩的 CSV 文件，但该文件包含一些缺失值和错误值，需要进行清洗和预处理，以便在数据分析和可视化之前使用。 下面是一些可能的数据清洗和预处理步骤： 读取 CSV 文件，并将其转换为 Pandas DataFrame 对象。import pandas as pd df = pd.read_csv('students.csv') 删除缺失值和错误值，例如删除年龄为负数或成绩为 NaN 的行。df = df.dropna() # 删除 NaN 值 df = df[df['age'] > 0] # 删除年龄为负数的行 将文本类型转换为数字类型，例如将成绩从字符串类型转换为浮点数类型。df['score'] = pd.to_numeric(df['score'], errors='coerce') 处理重复值，例如删除重复的行或列。df = df.drop_duplicates() # 删除重复的行 df = df.drop_duplicates(subset=['name']) # 根据学生姓名删除重复的行 对数据进行格式化和转换，以便后续的数据分析和可视化。df['age'] = df['age'].astype(int) # 将年龄从浮点数类型转换为整数类型 df = df.sort_values(by='score', ascending=False) # 根据成绩降序排列通过上述步骤，你可以将包含缺失值和错误值的学生数据清洗和预处理， 数据分析分组和聚合数据，例如计算平均值、中位数或总和。统计分析数据，例如计算方差、标准差或相关系数。使用机器学习算法对数据进行建模和预测。假设你有一个包含学生姓名、年龄和成绩的 Pandas DataFrame 对象，你需要使用 Python 进行一些基本的数据分析，例如计算平均成绩和成绩的标准差等。 下面是一些可能的数据分析步骤： 计算平均成绩，例如使用 Pandas 中的 mean() 函数计算平均值。mean_score = df['score'].mean() 计算成绩的标准差，例如使用 Pandas 中的 std() 函数计算标准差。std_score = df['score'].std() 计算成绩的分布情况，例如使用 Pandas 中的 hist() 函数绘制成绩的直方图。import matplotlib.pyplot as plt df['score'].hist() plt.show() 使用 Pandas 中的 groupby() 函数对数据进行分组和聚合。例如，可以按照年龄分组，计算每个年龄段的平均成绩： df.groupby('age')['score'].mean() 使用 Pandas 中的 merge() 函数将不同的 DataFrame 对象进行合并。例如，可以将学生成绩数据和学生基本信息数据进行合并： student_info = pd.read_csv('student_info.csv') merged_df = pd.merge(df, student_info, on='name')通过上述步骤，你可以对学生成绩数据进行基本的数据分析，以便深入了解数据的分布和特征。 数据可视化使用散点图、线图或柱状图等可视化工具，展示数据的分布和趋势。使用热图、等高线图或地图等可视化工具，展示数据的空间分布和变化。使用交互式可视化工具，例如 Plotly、Bokeh 或 Dash，streamlit 等，增强数据可视化效果。我的偏好是使用 streamlit 非常好用，而且可以进行交互。 下面举一个例子，用于说明 Python 数据分析流程中的数据可视化步骤，并展示如何使用 Streamlit 来进行可视化。 假设你有一个包含学生姓名、年龄和成绩的 Pandas DataFrame 对象，你需要使用 Python 进行数据可视化，例如展示成绩的分布情况和不同年龄段的平均成绩。 以下是使用 Streamlit 创建数据可视化应用程序的示例代码： import streamlit as st import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 df = pd.read_csv('students.csv') # 绘制成绩的直方图 st.subheader('成绩分布情况') plt.hist(df['score']) st.pyplot() # 计算不同年龄段的平均成绩 age_mean_score = df.groupby('age')['score'].mean() # 绘制平均成绩的柱状图 st.subheader('不同年龄段的平均成绩') plt.bar(age_mean_score.index, age_mean_score.values) st.pyplot()以上代码中，使用 Streamlit 的 subheader() 函数创建了两个子标题，分别用于展示成绩分布情况和不同年龄段的平均成绩。使用 Matplotlib 绘制直方图和柱状图，并通过 Streamlit 的 pyplot() 函数将图表嵌入到 Web 应用程序中。最后，使用 Streamlit 运行该应用程序。 机器学习使用 Scikit-learn 库实现监督学习算法，例如线性回归、决策树或支持向量机。使用 Keras 或 TensorFlow 库实现深度学习算法，例如神经网络、卷积神经网络或循环神经网络。使用聚类算法或降维算法，例如 K-Means、PCA 或 t-SNE 等。 |
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