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- Python 数据分析是指使用 Python 编程语言进行数据处理、分析和可视化的一系列操作。Python 拥有丰富的数据分析和可视化库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Plotly 等，这些库可以帮助数据分析师和科学家更加高效地完成数据处理、分析和可视化任务。 以下是一些使用 Python 进行数据分析的基本步骤： 数据导入：首先，需要将数据导入到 Python 中。可以使用 Pandas 库中的 read_csv()、read_excel() 等函数读取常见的数据格式（如 CSV、Excel、JSON 等）文件。 数据预处理：在数据分析之前，通常需要对数据进行预处理。例如，处理缺失值、异常值，进行数据清洗和转换等。 数据分析：使用 Pandas 库对数据进行分组、聚合、统计等操作，例如计算均值、中位数、方差等统计量。 数据可视化：使用 Matplotlib、Seaborn、Plotly 等库对数据进行可视化展示，例如绘制直方图、箱线图、散点图等。 数据建模：使用 Scikit-learn 等库对数据进行建模分析，例如线性回归、逻辑回归、聚类等。 结果评估：对模型进行分析评估，例如计算准确率、精确率、召回率等指标。 报告撰写：最后，将分析结果整理成报告，以便向其他人分享和展示分析结果。 总之，Python 数据分析是一种灵活、高效的数据处理方式，可以帮助数据分析师和科学家快速地完成数据处理、分析和可视化任务。
- 一、数据采集 数据来源分为内部数据和外部数据，内部数据主要是企业数据库里的数据，外部数据主要是下载一些公开数据取或利用网络爬虫获取。 公开的数据集我们直接下载即可，所以这部分的重点知识内容是网络爬虫。那么我们必须掌握的技能有Python 基础语法、如何编写 Python 爬虫。 Python 基础语法：掌握元素（列表、字典、元组等）、变量、循环、函数等基础知识，达到能够熟练编写代码，至少不能出现语法错误。 Python 爬虫内容：掌握如何使用成熟的 Python 库（如urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网络爬虫。 大部分的网站都有自己的反爬机制，所以还需要学习一些技巧去应对不同网站的反爬策略。 二、数据存储与读取 SQL语言：最基本的四大操作，增删改查。需烂熟于心，超级熟练！在分析过程中经常需要提取一些指定数据，所以能够编写 sql 语句去提取特定数据也是必备技能。在处理一些复杂数据的时候，还会涉及到数据的分组聚合、建立多个表之间的联系，这个也要掌握。 MySQL和MongoDB：掌握 MySQL 和 MongoDB 的基础使用，并且了解两个数据库的区别。 三、数据清洁与处理 往往拿到的数据是不干净的，存在数据的重复、缺失、异常值等等。这个时候我们就需要对数据进行清洁及预处理，解决掉干扰因素，才能更加精准地分析结果。 对于数据预处理，我们主要利用 Python 的 Pandas 库进行。 Pandas：用于数据处理的程序库，不仅提供了丰富的数据结构，同时为处理数据表和时间序列提供了相应的函数。主要掌握选择、缺失值处理、重复值处理、空格和异常值处理、相关操作、合并、分组等。 四、数据建模与分析 概率论及统计学知识：基本统计量（均值、中位数、众数等）、描述性统计量（方差、标准差等）、统计知识（总体和样本、参数和统计量等）、概率分布与假设检验（各种分布、假设检验流程）、条件概率、贝叶斯等其他概率论知识。 机器学习：掌握常用的机器学习分类、回归、聚类算法和原理，了解特征工程基础、调参方法以及 Python 数据分析包scipy、numpy、scikit-learn 等。并且能够选择一种算法模型对数据进行相应的分析，并得出分析结论。 NumPy：一个通用程序库，不仅支持常用的数值数组，同时提供了用于高效处理这些数组的函数。 SciPy：Python的科学计算库，对NumPy的功能进行了大量扩充，同时也有部分功能是重合的。 五、数据可视化 数据可视化，这部分主要依赖于 Python 的 Matplotlib 和 Seaborn。根据以上的分析结果数据，进行可视化的展示，输出分析报告。 Matplotlib：一个2D绘图库，在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前，Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。 Seaborn： 基于matplotlib的图形可视化python包。它提供了一种高度交互式界面，便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表