前言：Hello大家好，我是小哥談。Python數(shù)據(jù)分析是利用Python編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、轉(zhuǎn)換、清洗、可視化和建模的過程。Python在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域非常流行，有許多強大的庫和工具可供使用，例如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。這些庫提供了豐富的功能和方法，使得處理和分析數(shù)據(jù)變得更加高效和方便。??

? ? ?目錄

??1.什么是數(shù)據(jù)分析？

??2.數(shù)據(jù)分析的重要性

??3.數(shù)據(jù)分析的基本流程

??4.數(shù)據(jù)分析的常用工具

??1.什么是數(shù)據(jù)分析？

Python數(shù)據(jù)分析是利用Python編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、轉(zhuǎn)換、清洗、可視化和建模的過程。Python在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域非常流行，有許多強大的庫和工具可供使用，例如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。這些庫提供了豐富的功能和方法，使得處理和分析數(shù)據(jù)變得更加高效和方便。總結(jié)就是，數(shù)據(jù)分析是利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)理論相結(jié)合的科學(xué)統(tǒng)計分析方法，對?Excel?數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)、收集的大量數(shù)據(jù)、網(wǎng)頁抓取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從中提取有價值的信息并形成結(jié)論進(jìn)行展示的過程。??

在Python數(shù)據(jù)分析中，常見的任務(wù)包括數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)可視化和機器學(xué)習(xí)模型建立等。數(shù)據(jù)加載涉及從不同的數(shù)據(jù)源中讀取數(shù)據(jù)，如CSV文件、Excel文件、數(shù)據(jù)庫等。數(shù)據(jù)清洗主要是對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理、異常值處理和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)探索主要是通過統(tǒng)計分析、可視化等手段來了解數(shù)據(jù)的特征和分布。數(shù)據(jù)可視化可以幫助我們更直觀地理解數(shù)據(jù)，常用的圖表包括折線圖、柱狀圖、散點圖和熱力圖等。機器學(xué)習(xí)模型建立是對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測，常用的機器學(xué)習(xí)算法包括線性回歸、決策樹、隨機森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。??

數(shù)據(jù)分析的本質(zhì)，是通過總結(jié)數(shù)據(jù)的規(guī)律，解決業(yè)務(wù)問題，以幫助在實際工作中的管理者做出判斷和決策。Python數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢在于語法簡潔、易學(xué)易用，并且有龐大的社區(qū)支持和豐富的資源庫。無論是初學(xué)者還是專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家，都可以通過Python來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模工作。??

數(shù)據(jù)分析主要包括如下三個內(nèi)容：

??現(xiàn)狀分析：分析已經(jīng)發(fā)生了什么。

??原因分析：分析為什么會出現(xiàn)這種現(xiàn)狀。

??預(yù)測分析：預(yù)測未來可能發(fā)生什么。

??2.數(shù)據(jù)分析的重要性

大數(shù)據(jù)、人工智能時代的到來，數(shù)據(jù)分析無處不在。數(shù)據(jù)分析幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)?shù)拇胧l(fā)現(xiàn)機遇、創(chuàng)造新的商業(yè)價值，以及發(fā)現(xiàn)企業(yè)自身的問題和預(yù)測企業(yè)的未來。在實際工作中，無論從事哪種行業(yè)或不同崗位，從數(shù)據(jù)分析師、市場營銷策劃、銷售運營、財務(wù)管理、客戶服務(wù)、人力資源，到教育、金融等行業(yè)，數(shù)據(jù)分析都是基本功，它不單單是一個職位，而是職場必備技能，能夠掌握這一項技能必然是職場的加分項。??

數(shù)據(jù)分析如此重要，是因為數(shù)據(jù)的真實性，我們對真實數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，就是對問題的思考和分析過程。在這個過程中，我們會發(fā)現(xiàn)問題，并尋找解決問題的方法。??

??3.數(shù)據(jù)分析的基本流程

下面是數(shù)據(jù)分析的基本流程，如下圖所示，其中數(shù)據(jù)分析的重要環(huán)節(jié)是明確目的，這也是做數(shù)據(jù)分析最有價值的部分。

??（1）熟悉工具

掌握一款數(shù)據(jù)分析工具至關(guān)重要，它能夠幫助你快速解決問題，從而提高工作效率。常用的數(shù)據(jù)分析工具有?Excel、SPSS、R?語言、Python?語言，而本節(jié)課介紹的是?Python?語言。

??（2）明確目的

在數(shù)據(jù)分析方面，首先要花一些時間搞清楚為什么要做數(shù)據(jù)分析、分析什么、想要達(dá)到什么效果。例如，為了評估產(chǎn)品改版后的效果相比之前是否有所提升，或通過數(shù)據(jù)分析找到產(chǎn)品迭代的方向等。只有明確了分析目的，才能夠找到適合的分析方法，才能夠有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測等后續(xù)工作，最終得到結(jié)論并應(yīng)用到實際中。

??（3）獲取數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)的來源有很多，像我們熟悉的?Excel?數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)、網(wǎng)站數(shù)據(jù)以及公開的數(shù)據(jù)集等。那么，獲取數(shù)據(jù)之前首先要知道需要什么時間段的數(shù)據(jù)，哪個表中的數(shù)據(jù)，以及如何獲得，比如是下載、復(fù)制還是爬取等。

??（4）數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理是從大量、雜亂無章、難以理解、缺失的數(shù)據(jù)中，抽取并推導(dǎo)出對解決問題有價值、有意義的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)規(guī)約、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加工等方法，具體流程如下圖所示。

下面分別進(jìn)行介紹：

??數(shù)據(jù)規(guī)約：在接近或保持原始數(shù)據(jù)完整性的同時將數(shù)據(jù)集規(guī)模減小，以提高數(shù)據(jù)處理的速度。例如，一個?Excel?表中包含近三年的幾十萬條數(shù)據(jù)，由于只分析近一年的數(shù)據(jù)，所以要一年的數(shù)據(jù)即可，這樣做的目的就是為了減小數(shù)據(jù)規(guī)模，提高數(shù)據(jù)處理速度。

??數(shù)據(jù)清洗：在獲取到原始數(shù)據(jù)后，可能其中的很多數(shù)據(jù)都不符合數(shù)據(jù)分析的要求，那么就需要按照如下步驟進(jìn)行處理：

• 數(shù)據(jù)探索分析：分析數(shù)據(jù)的規(guī)律，通過一定的方法統(tǒng)計數(shù)據(jù)，通過統(tǒng)計結(jié)果判斷數(shù)據(jù)是否存在缺失、異常等情況。例如，通過最小值判斷數(shù)量、金額是否包含缺失數(shù)據(jù)，如果最小值為0，那么這部分?jǐn)?shù)據(jù)就是缺失數(shù)據(jù)，以及通過判斷數(shù)據(jù)是否存在空值來判斷數(shù)據(jù)是否缺失。
• 重復(fù)數(shù)據(jù)處理：對于重復(fù)的數(shù)據(jù)刪除即可。
• 缺失數(shù)據(jù)處理：對于缺失的數(shù)據(jù)，如果比例高于30%，則可以選擇放棄這個指標(biāo)，刪除即可；如果低于?30%，則可以將這部分的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填充，以?0?或均值填充。
• 常數(shù)據(jù)處理：異常數(shù)據(jù)需要對具體業(yè)務(wù)進(jìn)行具體分析和處理，對于不符合常理的數(shù)據(jù)可進(jìn)行刪除。例如，性別男或女，如果數(shù)據(jù)中存在其他值，以及年齡超出了正常年齡范圍，那么這些都屬于異常數(shù)據(jù)。

??數(shù)據(jù)加工包括數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)分組和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：

• 數(shù)據(jù)抽取：指選取數(shù)據(jù)中的部分內(nèi)容。
• 數(shù)據(jù)計算：進(jìn)行各種算術(shù)和邏輯運算，以便得到進(jìn)一步的信息。
• 數(shù)據(jù)分組：按照有關(guān)信息進(jìn)行有效的分組。
• 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：指數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，以適應(yīng)數(shù)據(jù)分析算法的需要，常用的有?z-score?標(biāo)準(zhǔn)化、“最小、最大標(biāo)準(zhǔn)化”和“按小數(shù)定標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化”等。經(jīng)過上述標(biāo)準(zhǔn)化處理后，數(shù)據(jù)中的各個指標(biāo)值將會處在同一個數(shù)量級別上，以便更好地對數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合測評和分析。

???（5）數(shù)據(jù)分析

在數(shù)據(jù)分析過程中，選擇適合的分析方法和工具很重要，所選擇的分析方法應(yīng)兼具準(zhǔn)確性、可操作性、可理解性和可應(yīng)用性。但對于業(yè)務(wù)人員（如產(chǎn)品經(jīng)理或運營）來說，在數(shù)據(jù)分析中最重要的是數(shù)據(jù)分析思維。

??（6）驗證結(jié)果

通過數(shù)據(jù)分析會得到一些結(jié)果，但是這些結(jié)果只是數(shù)據(jù)的主觀結(jié)果的體現(xiàn)，有些時候不一定完全準(zhǔn)確，所以必須要進(jìn)行驗證。例如，數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示某產(chǎn)品點擊率非常高，但實際下載量平平，對于這種情況先不要輕易定論這個產(chǎn)品受歡迎，而需要進(jìn)一步驗證，找到真正影響點擊率的原因，這樣才能更好地決策。

??（7） 結(jié)果呈現(xiàn)

現(xiàn)如今，企業(yè)越來越重視數(shù)據(jù)分析為業(yè)務(wù)決策帶來的有效應(yīng)用，而可視化則是數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)的重要步驟?？梢暬且詧D表方式呈現(xiàn)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的，這樣的結(jié)果會更清晰、直觀，容易理解。

??（8）數(shù)據(jù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析的結(jié)果并不僅僅是把數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來，更應(yīng)該關(guān)注的是通過分析這些數(shù)據(jù)之后可以做什么？如何將數(shù)據(jù)分析結(jié)果應(yīng)用到實際業(yè)務(wù)當(dāng)中才是學(xué)習(xí)它的重點。數(shù)據(jù)分析結(jié)果的應(yīng)用是數(shù)據(jù)產(chǎn)生實際價值的直接體現(xiàn)，而這個過程需要具有數(shù)據(jù)溝通能力、業(yè)務(wù)推動能力和項目工作能力。如果得到了數(shù)據(jù)分析結(jié)果后并不知道做什么，那么這個數(shù)據(jù)分析就是失敗的。

??4.數(shù)據(jù)分析的常用工具

選擇合適的數(shù)據(jù)分析工具尤為重要，下面介紹兩種常用的數(shù)據(jù)分析工具――Excel?工具和?Python?語言。??

??（1）Excel?工具

Excel?具備多種強大功能，例如創(chuàng)建表格、數(shù)據(jù)透視表和?VBA?等，Excel?的系統(tǒng)如此龐大，確保了大家可以根據(jù)自己的需求分析數(shù)據(jù)。但是在當(dāng)今的大數(shù)據(jù)、人工智能時代，在數(shù)據(jù)量很大的情況下?Excel?已經(jīng)無法勝任，不僅處理起來很麻煩，而且處理速度也會變慢。而從數(shù)據(jù)分析的層面，Excel?也只是停留在描述性分析的階段，例如對比分析、趨勢分析、結(jié)構(gòu)分析等。

??（2）Python?語言

雖然?Excel?已盡最大努力考慮到數(shù)據(jù)分析的大多數(shù)應(yīng)用場景，但由于它是定制軟件，很多東西都固化了，不能自由修改。而?Python?語言則非常的強大和靈活，可以編寫代碼來執(zhí)行所需的任何操作，從專業(yè)和方便的角度來看，它比?Excel?更加強大。另外，Python?還可以實現(xiàn)?Excel?難以實現(xiàn)的應(yīng)用場景，具體內(nèi)容如下：??

??專業(yè)的統(tǒng)計分析

例如，正態(tài)分布、使用算法對聚類進(jìn)行分類和回歸分析等。這種分析就像使用數(shù)據(jù)做實驗一樣，它可以幫助我們回答以下問題。

例如，數(shù)據(jù)的分布是正態(tài)分布、三角分布還是其他類型的分布？離散情況如何？它是否在我們想要達(dá)到的統(tǒng)計可控范圍內(nèi)？不同參數(shù)對結(jié)果的影響是多少？

??預(yù)測分析

例如，我們打算預(yù)測消費者的行為。比如，他會在我們的商店停留多長時間？他會花多少錢？還可以找出他的個人信用情況，并根據(jù)他的在線消費記錄確定貸款金額?；蛘吒鶕?jù)他在網(wǎng)頁上的瀏覽歷史來推送不同的商品。

綜上所述，Python?作為數(shù)據(jù)分析工具的首選，具有以下優(yōu)勢：

• Python?語言簡單易學(xué)、數(shù)據(jù)處理方便高效，對于初學(xué)者來說更加容易上手。
• Python?的第三方擴展庫不斷更新，可用范圍越來越廣。
• 在科學(xué)計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)學(xué)建模和數(shù)據(jù)挖掘方面占據(jù)越來越重要的地位。
• 可以和其他語言進(jìn)行對接，兼容性穩(wěn)定。

當(dāng)然，如果您既學(xué)會?Excel?又掌握了?Python，那么絕對是職場的加分項。?

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-709543.html

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