利用python進行資料分析

利用python進行資料分析，需要了解一些基本的方法，比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的資料進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類演算法：決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯……

基本的聚類演算法：k-means……

特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型　　

python 資料分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在這裡，我們需要重點掌握的就是回歸分析，利用描述性的統計分析和回歸分析就可以對大多數分析問題得到不錯的結果。

另外，最好知道面對不同型別的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去學習如何通過特徵提取、引數調節來提公升**的精度。這有點像是資料探勘和機器學習。

剩下的就是去實戰積累經驗了。

1、利用提到的公開資料集，可以找一些自己感興趣的方向的資料，嘗試從不同的角度來分析，看看能夠得到哪些有價值的結論。

2、從生活、工作中去發現一些可用於分析的問題，比如上面說到的電商、招聘、社交等平台等資料中都有著很多可以挖掘的問題。

利用python進行資料分析

目錄 10 minutes to pandas 翻譯 pandas中loc iloc ix的區別 pandas dropna函式 pandas中dataframe的stack unstack 和pivot 方法的對比 pandas中關於set index和reset index的用法 python匿...

《利用Python進行資料分析》筆記

之前的筆記一直記在我的印象筆記上，今天突然想到 不如直接記在部落格上，印象筆記只記錄生活上的事，這樣也分工明確一些。同時也能和大家分享，也許可以幫助到別人。由於這個學習筆記系列主要還是用於個人學習總結用，所以會比較凌亂，望大家理解！2017 9 23 p151 pd.dropna thresh 其中...

利用Python進行資料分析 Pandas 4

層次化索引 hierarchical indexing 是pandas的一項重要功能，它使你能在乙個軸上擁有多個 兩個以上 索引級別。抽象點說，它使你能以低維度形式處理高維度資料。我們先來看乙個簡單的例子 建立乙個series，並用乙個由列表或陣列組成的列表作為索引。from pandas impo...