學習Python數據分析,需要幾個階段?

2021-01-07 騰訊網

為什麼選擇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，通俗易懂的程式語言。

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這種特性稱為「偽代碼」，它可以使你只關心完成什麼樣的工作任務，而不是糾結於Python的語法。

另外，Python是開源的，它擁有非常多優秀的庫，可以用於數據分析及其他領域。更重要的是，Python與開源大數據平臺Hadoop具有很好的兼容性。因此，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說，是一件非常節省學習成本的事。

Python的眾多優點讓它成為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。

編程基礎

要學習如何用Python進行數據分析， 筆者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；了解Python的各種函數及模塊。下圖整理了這一階段要掌握的知識點：

數據分析流程

Python是數據分析利器，掌握了Python的編程基礎後，就可以逐漸進入數據分析的奇妙世界。筆者認為一個完整的數據分析項目大致可分為以下五個流程：

1. 數據獲取

一般有數據分析師崗位需求的公司都會有自己的資料庫，數據分析師可以通過SQL查詢語句來獲取資料庫中想要數據。Python已經具有連接Sql server、MySQL、Orcale等主流資料庫的接口包，比如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；一種是通過編寫爬蟲代碼自動爬取數據。如果希望使用Python爬蟲來獲取數據，我們可以使用以下Python工具：

Requests-主要用於爬取數據時發出請求操作。

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

Scapy-一個處理交互式數據的包，可以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，可以使用excel來進行存儲和處理，但對於數據量過萬的項目，使用資料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。大多數情況下，我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，而不同項目數據預處理步驟的方法也不一樣。筆者認為數據分析有80%的工作都在處理數據。如果選擇Python作為數據清洗的工具的話，我們可以使用Numpy和Pandas這兩個工具庫：

Numpy- 用於Python中的科學計算。它非常適用於與線性代數，傅立葉變換和隨機數相關的運算。它可以很好地處理多維數據，併兼容各種資料庫。

Pandas–Pandas是基於Numpy擴展而來的，可以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也具有很好的工具庫支持我們的建模工作：

scikit-learn-適用Python實現的機器學習算法庫。scikit-learn可以實現數據預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習算法。

Tensorflow-適用於深度學習且數據處理需求不高的項目。這類項目往往數據量較大，且最終需要的精度更高。

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有：

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，並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，可以和Pandas進行無縫連結。

按照這個流程，每個階段所涉及的知識點可以細分如下：

從上圖我們也可以得知，在整個數據分析流程，無論是數據提取、數據預處理、數據建模和分析，還是數據可視化，Python目前已經可以很好地支持我們的數據分析工作。

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