Всем привет, редактор поделится с вами некоторыми материалами об анализе данных Python, надеюсь, вам понравится.
Искусственно имплантированные объявления:
PS: В последние два дня редактор немного поленился, и я давно не выкладывал оригиналы.Недавно я открыл платную колонку на CSDN для публикации неопубликованных рукописей, написанных в прошлом году.Заинтересованные студенты могут прочитать ее (часть его уже загружена, первая глава установлена как пробная), в основном о некотором содержании микросервисов Spring Cloud.Если общий макет напечатан на физической книге, это должно быть более 400 страниц, которые можно считать как относительно толстая книга.Конечно,Цена этой колонки редактора не дорогая.Пока она 9.9,в целом не рецензирована.Могут быть еще опечатки.Конечно,при такой цене, какой велосипед ты хочешь?
Что такое анализ данных?
Давайте приступим к делу, прежде всего, давайте сначала разберемся, что такое анализ данных?
Если у вас есть какие-либо вопросы, конечно, вы должны сначала пойти в Baidu, так что вам не нужно спрашивать!
Анализ данных относится к использованию соответствующих методов статистического анализа для анализа большого количества собранных данных, их обобщения, понимания и обработки, чтобы максимизировать развитие функций данных и играть роль данных. Анализ данных — это процесс детального изучения и обобщения данных с целью извлечения полезной информации и формирования выводов.
Математические основы анализа данных были заложены в начале 20 века, но только с появлением компьютеров практическая работа стала возможной и анализ данных стал популяризирован. Анализ данных является продуктом сочетания математики и информатики.
Интерпретация Baidu выглядит немного невыразимо, поэтому давайте кратко подведем итоги:
Очень важный момент в анализе данных:Большие объемы данныхЭто ключевой момент, который нужно проверить.
Что касается того, какой объем данных называется большим объемом данных, то на самом деле точного определения этому нет, можно считать, что 1 МБ данных — это большой объем данных, 1 ГБ данных также можно считать большим объемом данных. объем данных, и 1 ПБ данных можно считать большим объемом данных, но независимо от того, объем данных должен быть большим, а не десятками или сотнями данных, данные такого порядка можно увидеть с первого взгляда.
Далее идет второй пункт: математика, да, верно, это математика, особенно статистика.Когда у нас есть большое количество данных, мы используем математику для обработки данных в определенной степени, а затем объединяем конкретные Для достижения конечной цели нам нужно, например, мониторинг некоторых предприятий, повышение операционной эффективности предприятия, оптимизация структуры управления предприятием и так далее.
В век без компьютеров, даже если большой объем данных поддерживается математикой, анализировать большие данные очень сложно. Не будем об этом, всем школьникам стоит подумать об этом в первую очередь. Если нет калькулятора, если есть 1 миллион данных Данные, вам нужно просто нарисовать линейную диаграмму, и сколько времени займет обработка вручную.
Итак, последнее предложение энциклопедии Baidu гласит, что анализ данных — это продукт сочетания математики и компьютерных наук.
Перспективы трудоустройства
Многие студенты здесь обязательно спросят, хорошо ли найти работу по профессии анализа данных, чем эта профессия в основном занимается каждый день?
Что касается этой проблемы, лучшее решение — перейти непосредственно на веб-сайт по подбору персонала, чтобы увидеть соответствующую информацию о наборе и требованиях для этой должности.
Редактор просто проверил информацию о найме аналитиков данных в районе Шанхая 51Job и неожиданно обнаружил одну вещь. Я чувствую, что многие учебные заведения могут потерять свои рабочие места. Кажется, что есть не так много вакансий аналитиков данных, которые требуют освоения Python. Дерево способностей.
Просто посмотрите на несколько JD:
Редактор информации о компании стерся.Из информации о наборе персонала кажется, что анализ данных и Python не имеют фактической связи.Кстати, точной взаимосвязи нет.Можно только сказать, что пора обрабатывать большие данные ., Теперь удобнее использовать Python.Если объем данных не такой большой, то можно обрабатывать в Excel.
Если вы узнаете это, чтобы найти работу в области анализа данных, вы можете сейчас выйти и повернуть налево Редактор торжественно заявляет, что после прочтения статьи редактора я действительно не могу найти работу в области анализа данных.
Если это для того, чтобы не перегружать тело дополнительными навыками, а сделать небольшое опережение — это просто резерв, то можно продолжать смотреть вниз.
Зачем нужен анализ данных?
Прежде чем говорить об этой проблеме, давайте рассмотрим несколько классических случаев анализа больших данных:
1. Пиво и подгузники
Глобальный розничный гигант Wal-Mart в своем анализе покупательского поведения потребителей обнаружил, что покупатели-мужчины часто выпивают несколько бутылок пива, чтобы побаловать себя при покупке детских подгузников, поэтому они попытались запустить рекламную акцию, объединяющую пиво и подгузники. Неожиданно этот шаг привел к значительному увеличению продаж подгузников и пива. Сегодня результаты анализа данных «пиво + подгузники» уже давно стали классическим случаем применения технологии больших данных, и о них говорят с большим удовольствием.
2. Google успешно предсказывает зимний грипп
В 2009 году Google создал конкретную математическую модель, проанализировав 50 миллионов наиболее часто запрашиваемых слов в США, сравнив их с данными Центров болезней США за период передачи сезонного гриппа между 2003 и 2008 годами. В конце концов, Google успешно предсказал распространение зимнего гриппа 2009 года и даже смог предсказать конкретные регионы и штаты.
Анализ данных может извлечь информацию, скрытую за большим объемом данных, и обобщить внутренние законы данных.
Этот метод анализа данных постепенно вытесняет предыдущий метод принятия решений на предприятиях, поэтому все больше и больше предприятий начинают обращать внимание на анализ данных, что видно и с кадровых позиций анализа данных.
инструмент
Предыстория такого большого количества анализов данных была упомянута выше. На самом деле, я просто хочу, чтобы студенты знали, что такое анализ данных. Не имеет значения, если вы не хотите его видеть и пропустить.
Инструменты для анализа данных - это вопрос благожелательного мнения и мудрости.Инструментов слишком много, начиная от Excel и заканчивая различными данными, операторами SQL, языком R и Python, которые мы планируем внедрить в будущем.
Выбор конкретных инструментов больше зависит от сценария использования, если объем данных не большой, если вы знакомы с использованием Excel, то Excel оптимальное решение, в этом нет сомнений.
Если объем данных уже очень большой и хранится в различных структурированных базах данных, то язык SQL является незаменимым инструментом, если же объем данных уже очень большой и хранится на большом кластере данных, то используется язык R. Или Python может быть хорошим выбором.
В Python есть три набора инструментов, известных как трио анализа данных: Pandas, Numpy, Matplotlib.
Pandas
Официальный сайт:pandas.pydata.org/
Китайский сайт:www.pypandas.cn/
Что такое Панды?
Pandas — это мощный набор инструментов для анализа структурированных данных, его основой является Numpy (обеспечивающий высокопроизводительные матричные операции), он используется для интеллектуального анализа и анализа данных, а также предоставляет функции очистки данных.
Один из мощных инструментов DataFrame:
DataFrame — это табличная структура данных в Pandas. Она содержит набор упорядоченных столбцов. Каждый столбец может иметь разные типы значений (числовые, строковые, логические и т. д.). DataFrame имеет индексы как строк, так и столбцов. Думайте об этом как о словаре состоит из серий.
Один из острых инструментов Серия:
Это объект, похожий на одномерный массив, состоящий из набора данных (различных типов данных NumPy) и набора связанных с ним меток данных (т. е. индексов). Объекты Simple Series также могут быть созданы только из одного набора данных.
Numpy
Официальный сайт:numpy.org/
Китайский сайт:www.numpy.org.cn/
Что такое Нампи?
NumPy — это основной пакет для научных вычислений с помощью Python. Среди прочего, он включает в себя:
- Мощный объект N-мерного массива.
- Функция функции точной трансляции.
- Инструменты для интеграции кода C/C+ и Fortran.
- Мощная линейная алгебра, преобразование Фурье и функции случайных чисел.
Один из мощных инструментов Ndarray:
Одной из наиболее важных особенностей NumPy является его объект N-мерного массива ndarray, который представляет собой набор коллекций данных одного типа, начиная с 0 индексов для индексации элементов в коллекции. Объект ndarray — это многомерный массив, используемый для хранения элементов одного типа. Каждый элемент в ndarray имеет в памяти область хранения одинакового размера.
Одним из лучших инструментов является нарезка и индексация:
К содержимому объекта ndarray можно получить доступ и изменить его с помощью индексации или нарезки, точно так же, как операции нарезки списков в Python. Массивы ndarray можно индексировать на основе индексов от 0 до n. Нарезку объектов можно выполнять с помощью встроенной функции среза и установки параметров запуска, остановки и шага для вырезания нового массива из исходного массива.
Matplotlib
Официальный сайт:www.matplotlib.org/
Китайский сайт:www.matplotlib.org.cn/
Что такое Матплотлиб?
Matplotlib — это библиотека 2D-чертежей для Python, которая создает графику издательского качества в различных печатных форматах и в кросс-платформенной интерактивной среде.
Может ли Matplotlib помочь вам?
Рисуйте линии, разбросы, контуры, столбцы, столбцы, 3D-графики, даже анимацию графиков и многое другое.
Поскольку редактор хочет поделиться контентом, связанным с Python, конечно, следующая статья будет посвящена трем вышеупомянутым инструментам, и мы подробно поговорим об использовании трех мушкетеров анализа данных Python.