如何用Python進行數據分析？

1.爲何選擇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這種特性稱爲「僞代碼」，它可使你只關心完成什麼樣的工做任務，而不是糾結於Python的語法。

另外，Python是開源的，它擁有很是多優秀的庫，能夠用於數據分析及其餘領域。更重要的是，Python與最受歡迎的開源大數據平臺Hadoop具備很好的兼容性。所以，學習Python對於有志於向大數據分析崗位發展的數據分析師來講，是一件很是節省學習成本的事。

Python的衆多優勢讓它成爲最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，阿里雲等等。

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2.編程基礎

要學習如何用Python進行數據分析， CDA數據分析師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，什麼是向量、列表、數組、字典等等；瞭解Python的各類函數及模塊。下圖整理了這一階段要掌握的知識點：

3.數據分析流程

Python是數據分析利器，掌握了Python的編程基礎後，就能夠逐漸進入數據分析的奇妙世界。CDA數據分析師認爲一個完整的數據分析項目大體可分爲如下五個流程：

1)數據獲取

通常有數據分析師崗位需求的公司都會有本身的數據庫，數據分析師能夠經過SQL查詢語句來獲取數據庫中想要數據。Python已經具備鏈接sql server、mysql、orcale等主流數據庫的接口包，好比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，例如國家統計局；一種是經過編寫爬蟲代碼自動爬取數據。若是但願使用Python爬蟲來獲取數據，咱們可使用如下Python工具：

Requests-主要用於爬取數據時發出請求操做。

BeautifulSoup-用於爬取數據時讀取XML和HTML類型的數據，解析爲對象進而處理。

Scapy-一個處理交互式數據的包，能夠解碼大部分網絡協議的數據包

2)數據存儲

對於數據量不大的項目，可使用excel來進行存儲和處理，但對於數據量過萬的項目，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。大多數狀況下，咱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，而不一樣項目數據預處理步驟的方法也不同。CDA數據分析師認爲數據分析有80%的工做都在處理數據。若是選擇Python做爲數據清洗的工具的話，咱們可使用Numpy和Pandas這兩個工具庫：

Numpy - 用於Python中的科學計算。它很是適用於與線性代數，傅里葉變換和隨機數相關的運算。它能夠很好地處理多維數據，併兼容各類數據庫。

Pandas –Pandas是基於Numpy擴展而來的，能夠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：

在這一階段，Python也具備很好的工具庫支持咱們的建模工做：

scikit-learn-適用Python實現的機器學習算法庫。scikit-learn能夠實現數據預處理、分類、迴歸、降維、模型選擇等經常使用的機器學習算法。

Tensorflow-適用於深度學習且數據處理需求不高的項目。這類項目每每數據量較大，且最終須要的精度更高。

5)可視化分析

數據分析最後一步是撰寫數據分析報告，這也是數據可視化的一個過程。在數據可視化方面，Python目前主流的可視化工具備：

Matplotlib-主要用於二維繪圖，它能讓使用者很輕鬆地將數據圖形化，而且提供多樣化的輸出格式。

Seaborn-是基於matplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，能夠和Pandas進行無縫連接。

按照這個流程，每一個階段所涉及的知識點能夠細分以下：

從上圖咱們也能夠得知，在整個數據分析流程，不管是數據提取、數據預處理、數據建模和分析，仍是數據可視化，Python目前已經能夠很好地支持咱們的數據分析工做。