填洞python（填洞和補牙的區別）

本文目錄一覽：

• 1、Python 數據分析與數據挖掘是啥？
• 2、如何用Python進行大數據挖掘和分析？
• 3、python中有 stun包嗎
• 4、現在的軟件有哪些是用Python語言編程的?

Python 數據分析與數據挖掘是啥？

python數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智能、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。數據分析通常是直接從數據庫取出已有信息，進行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。數據挖掘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。

這裡可以使用CDA一站式數據分析平台，融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。其中數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。幫助企業發現潛在的信息，挖掘數據的潛在價值。

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如何用Python進行大數據挖掘和分析？

如何用Python進行大數據挖掘和分析？快速入門路徑圖

大數據無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。

什麼是 大數據 ？

大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言，你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合複雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據，卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。

大數據分析的第一步就是要收集數據本身，也就是眾所周知的“數據挖掘”。大部分的企業處理着GB級的數據，這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天，我將會帶着大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析？

為什麼選擇Python?

Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有着直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。

現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字符串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。

數據分析流程

一般可以按“數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化”這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：

數據獲取：公開數據、Python爬蟲

外部數據的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。

另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。

在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環、函數………

以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。

掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。

數據存取：SQL語言

在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，數據庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。

SQL作為最經典的數據庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：

提取特定情況下的數據

數據庫的增、刪、查、改

數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯繫

數據預處理：Python（pandas）

很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重複、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。

對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：

選擇：數據訪問

缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充

重複值處理：重複值的判斷與刪除

異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據

相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等

合併：符合各種邏輯關係的合併操作

分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組

Reshaping：快速生成數據透視表

概率論及統計學知識

需要掌握的知識點如下：

基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等

其他描述性統計量：偏度、方差、標準差、顯著性等

其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar

概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程

其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等

有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。

Python 數據分析

掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：

回歸分析：線性回歸、邏輯回歸

基本的分類算法：決策樹、隨機森林……

基本的聚類算法：k-means……

特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型

調參方法：如何調節參數優化模型

Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等

在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。

當然，隨着你實踐量的增多，可能會遇到一些複雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的算法：分類、聚類。

然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。

你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。

總結

其實做數據挖掘不是夢，5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!

python中有 stun包嗎

有

stun協議主要用來UDP穿越NAT用的，也就是我們經常聽到的UDP打洞。協議的細節內容大家可以參考rfc3489。

現在的軟件有哪些是用Python語言編程的?

國內知名的使用Python編程公司是豆瓣和知乎，頭條早期也是使用Python編程。而國外的知名公司有Youtube, Quora, Dropbox和Google等。

當我們刷知乎刷豆瓣時，當我們使用這些公司的服務時，背後就有Python代碼默默地為我們工作。

簡介

去年（2019)我們人類首次見到了黑洞的照片，掌聲背後Python也功不可沒。天文學家使用Python處理望遠鏡收集的數據，除了用到Astropy這個天文學相關的庫之外，還使用了Numpy, Scipy, Pandas進行數據處理，用Matplotlib畫圖等等，而且也用到了Jupyter Notbook這款非常贊的工具。

時間進入2000年，Web開始流行，Python也進入Web開發領域。Python知名的Web框架有Django, Tornado, Flask，知乎就使用了Tornado。同時，搜索引擎和爬蟲的火熱，其間也少不了Python的身影，scrapy, selenium, pyspider等爬蟲工具就是Python開發的（selenium比較特殊一點，略）。對爬到的html頁面進行處理，在Python中有lxml, beautiful soup, pyquery等庫幫我們處理。