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數(shù)據(jù)分析是什么?

數(shù)據(jù)分析的目的是什么?

數(shù)據(jù)分析為什么在企業(yè)應(yīng)用中體現(xiàn)得越來越重要?

今天的文章主要講解數(shù)據(jù)分析與可視化的相關(guān)步驟以及每個(gè)步驟需要用到的 Python 庫，給正在從事數(shù)據(jù)分析或者學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的同學(xué)提供工作或者學(xué)習(xí)思路。

小編也正在學(xué)習(xí)的路上，如有不妥的地方希望大家多多指正，咱們一起前進(jìn)。

什么是數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)、分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。

其中數(shù)據(jù)也稱為觀測值，是實(shí)驗(yàn)、測量、觀察、調(diào)查等的結(jié)果。

數(shù)據(jù)分析的目的

數(shù)據(jù)分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內(nèi)在規(guī)律。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。數(shù)據(jù)分析是有組織有目的地收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，使之成為信息的過程。

數(shù)據(jù)分析步驟

數(shù)據(jù)分析通常包括前期準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)爬取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、可視化繪圖及分析評估六個(gè)步驟：

• 前期準(zhǔn)備。在獲取數(shù)據(jù)之前，先要決定本次數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)，這些目標(biāo)需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)收集和前期準(zhǔn)備，判斷整個(gè)實(shí)驗(yàn)是否能向著正確的方向前進(jìn)。
• 數(shù)據(jù)抓取。讀者可以利用Python爬取所需的數(shù)據(jù)集，定義相關(guān)的特征，采用前文講述的爬蟲知識進(jìn)行爬取。也可以針對常見的數(shù)據(jù)集進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)分析。
• 數(shù)據(jù)預(yù)處理。如果想要提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)或處理缺失值，就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)計(jì)算等。
• 數(shù)據(jù)分析。讀者根據(jù)所研究的內(nèi)容，構(gòu)建合理的算法模型，訓(xùn)練模型并預(yù)測業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)。
• 可視化繪圖。經(jīng)過數(shù)據(jù)分析后的數(shù)據(jù)通常需要進(jìn)行可視化繪圖操作，包括繪制散點(diǎn)圖、擬合圖形等，通過可視化操作讓用戶直觀的感受數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。
• 數(shù)據(jù)分析產(chǎn)出報(bào)告。最后需要對數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行評估，同時(shí)需要優(yōu)化算法、優(yōu)化結(jié)果，重復(fù)以前業(yè)務(wù)流程，從而更好利用數(shù)據(jù)的價(jià)值，造福整個(gè)社會。

數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化以及統(tǒng)計(jì)圖形密切相關(guān)，所以數(shù)據(jù)可視化是體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析最直觀的表達(dá)，通過數(shù)據(jù)可視化能直接明了的展示數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，它能清晰的表達(dá)數(shù)據(jù)分析結(jié)果信息。

以最直觀的方式將數(shù)據(jù)分析結(jié)果呈現(xiàn)給人們。

數(shù)據(jù)分析與可視化常用模塊

在使用 Python 做數(shù)據(jù)分析時(shí)，常常需要用到各種擴(kuò)展包，常見的包括 Numpy、Scipy、Pandas、Sklearn、Matplotlib等，如下所示：

• NumPy

提供數(shù)值計(jì)算的擴(kuò)展包，擁有高效的處理函數(shù)和數(shù)值編程工具，用于數(shù)組、矩陣和矢量化等科學(xué)計(jì)算操作。很多擴(kuò)展包都依賴于它。

import numpy as np  np.array([4,5,6,23,4,5]) 

• SciPy 

SciPy是一個(gè)開源的數(shù)學(xué)、科學(xué)和工程計(jì)算包，提供矩陣支持，以及矩陣相關(guān)的數(shù)值計(jì)算模塊。它是一款方便、易于使用、專為科學(xué)和工程設(shè)計(jì)的Python工具包，包括統(tǒng)計(jì)、優(yōu)化、整合、線性代數(shù)模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。

• Pandas

它是 Python 強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和探索數(shù)據(jù)的工具包，旨在簡單直觀地處理標(biāo)記和關(guān)系數(shù)據(jù)。

import pandas as pd pd.read_csv('test.csv') 

SKlearn

Scikit-Learn 為常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供了一個(gè)簡潔而規(guī)范的分析流程，包含多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法。該庫結(jié)合了高質(zhì)量的代碼和良好的文檔，使用起來非常方便，并且代碼性能很好，其實(shí)它就是用 Python 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

from sklearn import linear_model   linear_model.LinearRegression() 

• Matplotlib

它是Python強(qiáng)大的數(shù)據(jù)可視化工具、2D繪圖庫，可以輕松生成簡單而強(qiáng)大的可視化圖形，可以繪制散點(diǎn)圖、折線圖、餅狀圖等圖形。但其庫本身過于復(fù)雜，繪制的圖需要大量的調(diào)整才能變精致。

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x,y,'p') 

• Seaborn

Seaborn 是由斯坦福大學(xué)提供的一個(gè) Python 繪圖庫，繪制的圖表更加賞心悅目，它更關(guān)注統(tǒng)計(jì)模型的可視化，如熱圖。Seaborn 能理解 Pandas 的 DataFrame 類型，所以它們一起可以很好地工作。

import seaborn as sns sns.distplot(births['ccc'], kde=False) 

以上幾個(gè)模塊是數(shù)據(jù)分析與可視化中功能最強(qiáng)大的擴(kuò)展包，

總結(jié)

今天的文章主要是對數(shù)據(jù)分析與可視化整體目標(biāo)與思路進(jìn)行整理，下期小編將繼續(xù)深入講解各個(gè)模塊的知識以及詳細(xì)的使用場景。希望今天的文章對大家有所幫助!