第一章 資料分析介紹

2022-05-15 01:08:57 字數 1705 閱讀 8908

目錄5、常用庫簡介

在我們如今這個時代,相信大多數人都能明白資料的重要性,資料就是資訊,而資料分析就是可以讓我們發揮這些資訊功能的重要手段。

對於資料分析能幹什麼其實我們可以簡單的舉幾個例子:

1、**可以觀察使用者的購買記錄、搜尋記錄以及人們在社交**上發布的內容選擇商品推薦

2、**可以根據相應的資料選擇買進賣出

3、今日頭條可以將資料分析應用到新聞推送排行演算法當中

4、愛奇藝可以為使用者提供個性化電影推薦服務

其實資料分析不僅可以完成像以上這樣的推薦系統,在製藥行業也可運用資料分析來**什麼樣的化合物更有可能製成高效藥物等

所以說資料分析絕對是未來所有公司不可或缺的崗位,目前社會上獲取資料方式太多了,這麼多的資料,只要我們擁有資料分析的技能,絕對可以應付任何崗位上的工作。

4.1、提出問題

在真正的工作場景下,往往我們需要的處理的是多個龐大的資料集還有可能是型別完全不同的資料,那這個時候乙個準確的問題就可以讓我們聚集與問題相關的那部分資料,為後續的分析操作提供乙個明確的方向,幫助我們得到乙個有意義的結論。

4.2、整理資料

(1)、收集資料

通過多種途徑拿到資料,匯入到jupyter notebook

(2)、評估資料

這一步主要是需要找出資料是否存在質量或者結構等方面的問題

(3)、清理資料

通過修改、替換、刪除等方式保證資料質量高、結構好

3.3、探索性資料分析

在這一步驟主要可以探索並且擴充資料

4.4、得出結論

在進行完探索性資料分析之後肯定會得出乙個結果或者說是結論,這樣我們就可以根據這樣乙個結論進行相應的操作,就比如說分析**資料得到那個**趨勢好可以選擇買進,又或者說類似於萬達這樣的大型商場可以分析那種型別的商品會比較受使用者的歡迎,以便針對性的存貨。但是具體的操作可能就需要用到機器學習或者推斷統計學來實現,這個就與資料分析不一樣了

4.5、傳達結果

分析的能力有多強,分析的價值就有多大。

這一步主要是向其他人證明你發現的見解以及傳達意義

numpy

numpy是numerical python的簡寫,主要可以用來做python數值計算。它提供了多種資料結構、演算法以及大部分涉及python數值計算所需的介面。

pandas

pandas使我們進行資料分析的乙個主要工具。它所包含的資料結構和資料處理工具的設計使得python中進行資料清洗和分析非常快捷。pandas一般也是和其他數值計算工具一起使用的,支援大部分numpy語言風格的陣列計算。pandas和numpy最大的區別就是pandas是用來處理**型或者異質性資料的,而numpy則剛好相反,它更適合處理同質型的數值類陣列資料

matplotlib

matplotlib是最流行的用於繪製資料圖表的python庫。

scipy

scipy是科學計算領域針對不同標準問題域的包集合。提供了強大的科學計算方法(矩陣分析、訊號分析、數理分析等)

ipython和juypyter notebook

ipython是乙個加強版的python直譯器,juypyter notebook是一種基於web的**筆記本,最初也是源於ipython專案。

資料分析第一章

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