Python 数据分析：何时以及如何使用它

什么是数据分析？

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数据分析涉及收集、标准化、转换和解释数据，以发现可驱动业务价值的可操作见解。此外，数据分析是数据科学的一部分，因此是许多 AI 和 ML 工作流程的基础。Python 是最强大和最广泛使用的数据分析工具之一。

Python 如何用于数据分析？

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Python 的多功能性和强大的库使其非常适合数据分析任务，从简单的统计测试到复杂的机器学习模型和大数据处理。Python 非常适合数据分析，因为它

• 易于学习。 
• 是最流行的编程语言。 
• 可以高效地处理大型数据集。 
• 提供的库具有预构建的函数和工具，可以简化数据分析任务。 
• 受到开源库和庞大用户社区的广泛支持。

Python 非常适合以下数据分析任务

• 数据清理和预处理： Python 的数据操作库提供了准备数据集以进行分析的基本工具。当处理包含重复条目、缺失值和不一致日期格式的客户数据库时，这些库可以快速识别和删除重复项，使用智能方法填充缺失数据，并标准化整个数据集中的日期格式。这个手动可能需要数小时的过程，通常只需几行代码即可在几分钟内完成。 
• 统计分析： 专注于统计运算的库非常适合评估变量之间的关系。例如，它们可以帮助确定观察到的相关性是否表明有意义的趋势，或者仅仅是巧合。
• 数据可视化： 可视化库可以轻松创建有效地表示数据的有见地的图形。例如，房地产趋势预测员可以使用这些工具来构建交互式仪表板，说明房价的变化，并配有移动平均线。这种可视化表示形式有助于分析师发现仅从原始数字中可能不明显的模式和趋势。 
• 机器学习和预测建模： 专为机器学习设计的库简化了构建预测模型的过程。例如，医疗保健提供商可以利用这些工具创建一个统计模型，根据年龄、病史和当前症状等各种因素预测患者再次入院的可能性。  
• 大数据处理： Python 与大数据技术的兼容性使得能够高效分析大型数据集。电子商务公司的数据工程师可以利用这些功能来分析数十亿的客户交易，识别购买模式，并生成产品推荐。这种使用传统工具不切实际的分析，通过 Python 的大数据功能变得易于管理。

Python 中的数据分析流程

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使用 Python（或任何编程语言）进行数据分析包括以下步骤。

定义问题

在处理数据之前，请明确定义您要回答的问题。例如，“在过去 12 个月中，哪些因素对我们的客户保留率影响最大？” 在流程开始时就有一个明确的问题，有助于指导和深化您的分析。

收集数据

Python 有多种数据收集方法。网络抓取是从网站收集数据的常用技术；Beautiful Soup 或 Scrapy 等库使此过程变得简单。您可以将 SQL 与库（例如 SQLAlchemy）结合使用来查询和检索数据。Requests HTTP 库对于发出 HTTP API 请求和处理响应非常有用。

读取和准备数据

在您可以转换和分析数据之前，您需要确保它是“干净的”——这意味着它没有缺失值或重复值、不正确的格式或其他不规则性。pandas 库擅长读取数据，并且可以处理各种文件格式，包括 CSV、Excel、JSON。使用 pandas，常用的读取数据函数包括 `read_csv()` 和 `read_excel()`。`read_json()` 函数广泛用于创建 DataFrames（二维标记数据结构）。

在数据准备期间，您可以使用 pandas 函数（例如 `isnull()`）检测缺失值以识别缺失数据，并使用 `dropna()` 或 `fillna()` 来处理它们。删除重复数据点是另一项常见任务，可以使用 `drop_duplicates()` 函数轻松完成。

分析数据

不同的 Python 库服务于不同的数据分析功能。您可以在网上找到关于使用 Python 库分析数据的大量信息和示例（例如这个关于 Python 基础知识的认证课程，或者这个关于使用 pandas 进行数据分析的课程）。

以下 Python 库是数据分析中最常用的库。

• pandas 包括各种内置的统计分析函数。您可以使用 `describe()` 来快速概览您的数据，包括计数、均值、标准差和四分位数。对于组比较，`groupby()` 函数允许您将数据拆分为组，并对每个组执行聚合函数。
• NumPy 通过提供额外的数学函数和处理多维数组的能力与 pandas 集成。它也适用于更复杂的数学运算以及当您需要优化速度时。
• SciPy 提供了几个用于高级统计分析的统计测试和函数。这些测试可以帮助您识别组之间的显着差异以及变量之间有意义的关系。
• Scikit-learn 有助于将机器学习纳入您的数据分析中。它提供了用于回归、分类、聚类和降维的工具。 
• statsmodels 提供了用于处理时间序列数据（例如趋势分析、季节性分解和预测）的专用工具。它对于金融和经济数据分析非常有用。

解释和呈现数据

想象一下，您已经完成了复杂的数据分析过程。现在，您希望同样认真地对待解释和呈现数据。

数据可视化是数据分析的“表示层”。使用数据的可视化表示形式（图表、图形和绘图），您可以以与受众产生共鸣的方式呈现您的结论。您可以使用可视化技术来突出显示模式、关系和其他在查看原始数字或表格时不太明显的更改。不同的数据可视化技术最适合不同类型的数据。例如，折线图和折线图可以轻松观察随时间变化的行为或条件，而散点图最适合确定两个变量是否相关或相互依赖。

有效的数据可视化可以帮助您提高

• 模式识别：可视化可以揭示数据中可能在原始数字或统计数据中不明显的模式、趋势和关系。
• 沟通：精心设计的可视化使向技术和非技术受众传达复杂想法变得更容易。 
• 数据质量：可视化可以突出显示数据质量问题或分析过程中的错误，例如缺失值或异常模式。
• 决策共识：数据可视化帮助团队理解数据集的含义，并根据数据分析结果做出决策。

数据分析的基本 Python 工具和库

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数据分析师使用的主要 Python 库是 pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn、Plotly、SciPy 和 Scikit-learn。其他流行的 Panda 工具包括 Anaconda 和 Jupyter Notebook。

pandas

pandas 是一个流行的数据操作和分析库。它提供了诸如 DataFrames 之类的数据结构，这些结构可以很好地处理结构化数据。pandas 擅长处理表格数据，并提供强大的数据清理、转换和分析功能。

NumPy

NumPy 支持大型多维数组和矩阵，以及对它们进行操作的数学函数。它是科学计算的重要工具，也是许多其他数据分析库的基础。

Matplotlib

Matplotlib 用于构建静态、动画和交互式可视化。它具有高度可定制性，可以生成各种格式的出版质量图形。

Seaborn

Seaborn 构建于 Matplotlib 之上，使用户能够创建复杂且信息丰富的统计图形。它简化了构建复杂可视化的过程，并包含内置的绘图主题。

Plotly

Plotly 是一个用于创建高质量交互式图形的库。它非常适合创建基于 Web 的可视化和仪表板。

Scikit-learn

Scikit-learn 是一个机器学习库，提供简单的数据分析和建模工具。它包括用于分类、回归、聚类和降维的算法。

Anaconda

Anaconda 是 Python 的发行版，其中包含上面提到的许多库，以及其他有价值的数据科学工具。它简化了设置 Python 环境和管理软件包的工作。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个应用程序，使用户能够构建和共享包含代码、方程式、可视化和叙述文本的文档

数据分析入门

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我们已经讨论了 Python 的多功能性以及使其成为数据分析首选工具的独特特性。但是，首次使用 Python 的用户可能在早期遇到挑战，包括

• 技术设置： 新学习者在首次设置 Python 环境时可能会遇到困难。他们可能需要更加熟悉安装数据分析中使用的必需 Python 库的步骤。
• 学习曲线： 对于许多初学者来说，Python 可能是一种令人生畏的语言。新用户通常不确定从哪里开始，并且需要关于支持他们学习的最佳资源的建议。
• 缺乏实际示例： 新学习者了解 Python 用于数据分析并希望开始使用，但可能需要带有代码片段的实际示例来指导他们。

开始使用 Python 进行数据分析的一种简单有效的方法是使用完整的 Python 发行版（程序、工具和库的捆绑包）。发行版提供简化安装软件及其相关库过程的组件。像 Anaconda 这样的 Python 发行版使开始学习和使用 Python 进行数据科学变得更容易。Anaconda 还提供了广泛的资源来支持新的数据分析师学习 Python。

通过 Anaconda 充分利用您的数据 

Python 的数据可视化库可以帮助您将数据库中的数字转换为可视化插图，从而传达您的分析结果。Anaconda 云套件是简化常见数据科学任务的多功能解决方案。它提供工具和指导，让您快速开始处理数据分析项目。Anaconda 的用户社区可能是您继续了解该领域的另一个可靠资源。 请求演示，亲眼看看 Anaconda 如何提升您的数据分析计划。