這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)python數(shù)據(jù)分析入門(mén)是怎樣的，文章內(nèi)容質(zhì)量較高，因此小編分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后對(duì)相關(guān)知識(shí)有一定的了解。

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 隨著Python自身功能的完善以及生態(tài)系統(tǒng)的擴(kuò)展，Python在Web開(kāi)發(fā)、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘、人工智能等應(yīng)用方面逐漸嶄露頭角?；仡檖hthon演變史，主要如下介個(gè)階段：

1、Django和Flask引領(lǐng)的WEB開(kāi)發(fā)模式

2、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

3、自動(dòng)化運(yùn)維

4、數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)算

作為數(shù)據(jù)庫(kù)出身，本人學(xué)習(xí)以數(shù)據(jù)分析和挖掘?yàn)榉较驗(yàn)橹?，因此接下?lái)圍繞這些內(nèi)容進(jìn)行簡(jiǎn)要總結(jié)。2008年發(fā)布的Numpy、scipy和2009年發(fā)布的pandas是數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)算的三劍客。因此在這次學(xué)習(xí)過(guò)程中，我圍繞數(shù)據(jù)分析方向經(jīng)常用到的有Numpy、pandas、sklearn工具包為主進(jìn)行學(xué)習(xí)測(cè)試。

一、安裝環(huán)境

      自學(xué)要從python3開(kāi)始，安裝環(huán)境建議使用Anaconda，關(guān)于anaconda的可以看看這篇文章：Anaconda完全入門(mén)指南 ，來(lái)自 https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9>

      雖然有功能強(qiáng)大的PyCharm開(kāi)發(fā)工具，在入門(mén)階段還是建議使用anaconda環(huán)境，尤其其中的Spyder圖形開(kāi)發(fā)界面，適合初學(xué)者加載各種包和查看變量值等。  

二、python語(yǔ)法基礎(chǔ)

      python是采用弱變量機(jī)制，也就是說(shuō)變量類(lèi)型不用明確指定。python中的數(shù)據(jù)類(lèi)型不多，有元組（tuple）、列表（list）、字典等。某種數(shù)據(jù)類(lèi)型是指具體類(lèi)型和該類(lèi)型數(shù)據(jù)的操作集合，比如，元組用圓括號(hào)，可以做創(chuàng)建、查詢(xún)等，但不能修改。List用中括號(hào)表示，能修改，類(lèi)似一維數(shù)組。不過(guò)list也可包含二元元組（或更多元元組）等，還有實(shí)現(xiàn)了分支和流程控制的for /while、lambd函數(shù)等。

       數(shù)據(jù)分析和挖掘，僅僅python基本語(yǔ)法還不夠，因此后來(lái)有了Numpy和scipy包，主要用于處理以為數(shù)組（Ndarry）和各類(lèi)數(shù)據(jù)計(jì)算。為什么數(shù)組的處理呢，因?yàn)閷W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候我們會(huì)發(fā)現(xiàn)矩陣是模式識(shí)別或相似度分析的基礎(chǔ)，矩陣實(shí)際上就是多維數(shù)組，所以免不了數(shù)組的計(jì)算。

三、python數(shù)據(jù)分析

       現(xiàn)實(shí)世界不那么簡(jiǎn)單，因此后來(lái)又有了pandas，主要用于表格類(lèi)數(shù)據(jù)（實(shí)際上也是矩陣）處理的Datafram和序列數(shù)據(jù)的Series，通過(guò)pndas的各類(lèi)操作方法，數(shù)據(jù)分析初期的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作基本能完成。如果你是數(shù)據(jù)庫(kù)很熟，前期數(shù)據(jù)處理（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)）都能用SQL來(lái)處理，那pandas也是可以跳過(guò)去，但是學(xué)了pandas后我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，有些數(shù)據(jù)處理操作比SQL還高效易用，因此還是需要學(xué)習(xí)。pandas的Datafram對(duì)應(yīng)于數(shù)據(jù)庫(kù)中表或Exell上的表格。通過(guò)pandas我們后續(xù)會(huì)合并、排序特需的數(shù)據(jù)集。也能進(jìn)行基本統(tǒng)計(jì)、分組、分布、交叉、相關(guān)分析等。

       當(dāng)然，這些分析離不開(kāi)數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出功能的實(shí)現(xiàn)，根據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，這些導(dǎo)入導(dǎo)出和各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接等，python里實(shí)現(xiàn)起來(lái)還是比較順利輕松，Excell、CVS、文本、mysql等的鏈接導(dǎo)入導(dǎo)出測(cè)試一般一次就能成功。對(duì)Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的鏈接，因本地電腦需要安裝Oracle客戶(hù)端原因，相對(duì)較為麻煩，相關(guān)過(guò)程可以參見(jiàn)本博客的文章“python環(huán)境鏈接Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)”：http://blog.itpub.net/18841027/viewspace-2655148/。

      分析過(guò)的數(shù)據(jù)也需要各種圖標(biāo)來(lái)展現(xiàn)，因此python也少不了數(shù)據(jù)可視化工具，因此出現(xiàn)了Matplotlib，其中應(yīng)用最廣泛的稱(chēng)為matplotlib.pyplot模塊兒。

四、python數(shù)據(jù)挖掘

       除了簡(jiǎn)單分析，我們還需要挖掘和采用機(jī)器學(xué)習(xí)的算法，因此有了機(jī)器學(xué)習(xí)公共庫(kù)scikit-learn(簡(jiǎn)稱(chēng)sklearn)。sklearn整合了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫(kù)，在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中能夠快速建立模型。所謂機(jī)器學(xué)習(xí)本質(zhì)就是首先將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測(cè)試集，根據(jù)訓(xùn)練集及其目標(biāo)特征，通過(guò)建立特定模型，然后通過(guò)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試評(píng)估。評(píng)估結(jié)果達(dá)到預(yù)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)后將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境，將輸入生產(chǎn)數(shù)據(jù)（特征未知的數(shù)據(jù)集）進(jìn)行預(yù)測(cè)判斷的過(guò)程。如下圖1所示：

 圖1 機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程圖

數(shù)據(jù)挖掘是內(nèi)容不少的一門(mén)專(zhuān)業(yè)課程，但在sklearn中的的實(shí)現(xiàn)概括起來(lái)如下圖2所示。從圖中可以看出，機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)也是一個(gè)分類(lèi)的過(guò)程。數(shù)據(jù)分為字符類(lèi)數(shù)據(jù)（非連續(xù)）和數(shù)值類(lèi)數(shù)據(jù)（連續(xù)），字符類(lèi)數(shù)據(jù)的分類(lèi)我們還是叫分類(lèi)（classification）而數(shù)值類(lèi)數(shù)據(jù)的分類(lèi)叫做回歸（regression）。另一中分類(lèi)方法叫做聚類(lèi)（clustering），還有為了降低計(jì)算和空間復(fù)雜的所采取的降維（dimensionality reduction）。

圖2  sklearn算法藍(lán)圖

五，應(yīng)用和實(shí)戰(zhàn)

       除非我們做科研類(lèi)工作，我們工作基本聚焦在項(xiàng)目應(yīng)用和工程實(shí)戰(zhàn)。因此，有了以上基礎(chǔ)后，我們得結(jié)合具體需求做一些代碼編寫(xiě)或已有代碼的測(cè)試工作。當(dāng)明白這些書(shū)上的現(xiàn)成代碼，且測(cè)試成功后，下一步就是對(duì)這些代碼做一些修改能力培養(yǎng)階段，同時(shí)回顧之前內(nèi)容復(fù)習(xí)一遍，所謂的溫故而知新階段。溫故階段要熟練那些語(yǔ)法，當(dāng)我們?cè)俅伍喿x時(shí)候領(lǐng)悟到知識(shí)點(diǎn)肯定跟第一次學(xué)習(xí)階段有所不同的，也是必要階段。

       這些階段結(jié)束后，我們開(kāi)始結(jié)合工作需求做一些嘗試。也許一開(kāi)始不好開(kāi)始或下手。但我們要記住，只有問(wèn)題解決為導(dǎo)向的學(xué)習(xí)研究才是真正高效的學(xué)習(xí)方式。因此，在這個(gè)挑戰(zhàn)階段雖然開(kāi)頭難，但給我?guī)?lái)成就感和學(xué)有所用的關(guān)鍵階段。我本人也準(zhǔn)備開(kāi)始踏入該階段，因此現(xiàn)在總結(jié)未免過(guò)早，當(dāng)有了收獲，也會(huì)逐步分享。

      Python語(yǔ)言易用和具備大量公用庫(kù)，可以拿來(lái)主義的方式來(lái)使用，但作為一個(gè)編程語(yǔ)言，要掌握這門(mén)語(yǔ)言來(lái)將現(xiàn)實(shí)世界需求改編為計(jì)算機(jī)世界的模型和程序代碼，我們離開(kāi)不了計(jì)算（機(jī)）思維。那什么是計(jì)算思維？計(jì)算思維的本質(zhì)就是抽象(Abstraction)與自動(dòng)化(Automation)，即在不同層面進(jìn)行抽象，以及將這些抽象“機(jī)器化”。 國(guó)內(nèi)國(guó)內(nèi)學(xué)者和專(zhuān)家的觀點(diǎn)為：計(jì)算思維是人類(lèi)應(yīng)具備的第三種思維：

1、實(shí)驗(yàn)思維: 實(shí)驗(yàn)è觀察è發(fā)現(xiàn)、推斷與總結(jié). ---觀察與歸納

2、理論思維: 假設(shè)/預(yù)設(shè)è定義/性質(zhì)/定理è證明. ---推理和演繹

3、計(jì)算思維: 設(shè)計(jì), 構(gòu)造與計(jì)算. ---設(shè)計(jì)與構(gòu)造

       計(jì)算思維關(guān)注的是人類(lèi)思維中有關(guān)可行性、可構(gòu)造性和可評(píng)價(jià)性的部分。當(dāng)前環(huán)境下，理論與實(shí)驗(yàn)手段在面臨大規(guī)模數(shù)據(jù)的情況下，不可避免地要用計(jì)算手段來(lái)輔助進(jìn)行。

     就像計(jì)算機(jī)世界基礎(chǔ)由0和1、程序、遞歸構(gòu)成一樣，在Python學(xué)習(xí)也離不開(kāi)這些，尤其是遞歸和循環(huán)，針對(duì)不是計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)出身，這些基礎(chǔ)概念的學(xué)習(xí)補(bǔ)充對(duì)后續(xù)代碼理解有很大的幫助。

關(guān)于python數(shù)據(jù)分析入門(mén)是怎樣的就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，可以學(xué)到更多知識(shí)。如果覺(jué)得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到。

網(wǎng)站題目：python數(shù)據(jù)分析入門(mén)是怎樣的-創(chuàng)新互聯(lián)
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