简介

Python 是一种动态的、面向对象的脚本语言，以其简单性和易读性而闻名。它广泛用于数据分析，因为它具有强大的库，兼容开源大数据平台 Hadoop，并且拥有众多优势，使其成为流行的编程语言。

Python 编程基础

要学习如何用 Python 进行数据分析，需要掌握以下基础知识：

• Python 数据结构：向量、列表、数组、字典等
• Python 函数和模块

数据分析流程

一个完整的数据分析项目通常包括以下五个步骤：

1. 数据获取：从数据库、外部网站或爬虫获取数据
2. 数据存储：将数据存储在内存或数据库中
3. 数据预处理：清理和准备数据，处理异常值和缺失值
4. 建模与分析：根据项目需求选择和构建模型
5. 可视化分析：创建图形和图表以可视化数据并生成报告

Python 在数据分析中的工具

Python 为每个数据分析步骤提供了广泛的工具和库：

• 数据获取：PyMSSQL、PyMySQL、Cx_Oracle 等
• 数据存储：NumPy、Pandas
• 数据预处理：NumPy、Pandas
• 建模与分析：Scikit-learn、TensorFlow
• 可视化分析：Matplotlib、Seaborn、Plotly

结论

Python 为数据分析提供了强大的工具和支持，使其成为数据分析师的宝贵技能。掌握 Python 的编程基础知识并遵循数据分析流程，可以有效地进行数据分析工作。

参考文献

• Python 简介 - w3schools
• 什么是数据分析？ - Dataquest

如何利用python语言进行数据分析？

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为指导我们工作方向的主要依据之一，而今天我们就一起来了解一下，如何利用python编程开发来进行数据分析，下面电脑培训就开始今天的主要内容吧。

为什么要学习Python进行数据分析?

Python作为一种用于数据分析的语言，近引起了广泛的兴趣。我以前学过Python的基础知识。下面是一些支持学习Python的原因:

开源-免费安装

很棒的在线社区

简单易学

可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言

不用说，它也有一些缺点:

它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择。

Python2.7和3.4

这是Python中受争议的话题之一。您一定会遇到它，特别是如果您是初学者的话。这里没有正确/错误的选择。这完全取决于情况和你的需要。我会试着给你一些建议来帮助你做出明智的选择。

为什么Python2.7?

很棒的社区支持!这是你早年需要的东西。Python2于2000年末发布，已经使用了超过15年。

过多的三方库!虽然许多库都提供了3.x支持，但仍然有很多模块只能在2.x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用2.7可能会更好。

python如何做数据分析

用Python做数据分析，大致流程如下：

1、数据获取

可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

2、数据存储

企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。

3、数据预处理/数据清洗

大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。

4、数据建模与分析

常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。

5、数据可视化分析

在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。