python數據預處理入門實戰的簡單介紹

本文目錄一覽：

• 1、python數據分析該怎麼入門呢？
• 2、python數據分析怎麼使用，都需要學習什麼技術？
• 3、Python做大數據，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智能呢？請盡量詳細點！
• 4、Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢？

python數據分析該怎麼入門呢？

1.為什麼選擇Python進行數據分析？

Python是一門動態的、面向對象的腳本語言，同時也是一門簡約，通俗易懂的編程語言。Python入門簡單，代碼可讀性強，一段好的Python代碼，閱讀起來像是在讀一篇外語文章。Python這種特性稱為“偽代碼”，它可以使你只關心完成什麼樣的工作任務，而不是糾結於Python的語法。

另外，Python是開源的，它擁有非常多優秀的庫，可以用於數據分析及其他領域。更重要的是，Python與最受歡迎的開源大數據平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，學習Python對於有志於向大數據分析崗位發展的數據分析師來說，是一件非常節省學習成本的事。

Python的眾多優點讓它成為最受歡迎的程序設計語言之一，國內外許多公司也已經在使用Python，例YouTube，Google，阿里雲等等。

3.數據分析流程

Python是數據分析利器，掌握了Python的編程基礎後，就可以逐漸進入數據分析的奇妙世界。CDA數據分析師認為一個完整的數據分析項目大致可分為以下五個流程：

1)數據獲取

一般有數據分析師崗位需求的公司都會有自己的數據庫，數據分析師可以通過SQL查詢語句來獲取數據庫中想要數據。Python已經具有連接sql server、mysql、orcale等主流數據庫的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

而獲取外部數據主要有兩種獲取方式，一種是獲取國內一些網站上公開的數據資料，例如國家統計局；一種是通過編寫爬蟲代碼自動爬取數據。如果希望使用Python爬蟲來獲取數據，我們可以使用以下Python工具：

Requests-主要用於爬取數據時發出請求操作。

BeautifulSoup-用於爬取數據時讀取XML和HTML類型的數據，解析為對象進而處理。

Scapy-一個處理交互式數據的包，可以解碼大部分網絡協議的數據包

2)數據存儲

對於數據量不大的項目，可以使用excel來進行存儲和處理，但對於數據量過萬的項目，使用數據庫來存儲與管理會更高效便捷。

3)數據預處理

數據預處理也稱數據清洗。大多數情況下，我們拿到手的數據是格式不一致，存在異常值、缺失值等問題的，而不同項目數據預處理步驟的方法也不一樣。CDA數據分析師認為數據分析有80%的工作都在處理數據。如果選擇Python作為數據清洗的工具的話，我們可以使用Numpy和Pandas這兩個工具庫：

Numpy – 用於Python中的科學計算。它非常適用於與線性代數，傅里葉變換和隨機數相關的運算。它可以很好地處理多維數據，併兼容各種數據庫。

Pandas –Pandas是基於Numpy擴展而來的，可以提供一系列函數來處理數據結構和運算，如時間序列等。

4)建模與分析

這一階段首先要清楚數據的結構，結合項目需求來選取模型。

常見的數據挖掘模型有：

在這一階段，Python也具有很好的工具庫支持我們的建模工作：

scikit-learn-適用Python實現的機器學習算法庫。scikit-learn可以實現數據預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習算法。

Tensorflow-適用於深度學習且數據處理需求不高的項目。這類項目往往數據量較大，且最終需要的精度更高。

5)可視化分析

數據分析最後一步是撰寫數據分析報告，這也是數據可視化的一個過程。在數據可視化方面，Python目前主流的可視化工具有：

Matplotlib-主要用於二維繪圖，它能讓使用者很輕鬆地將數據圖形化，並且提供多樣化的輸出格式。

Seaborn-是基於matplotlib產生的一個模塊，專攻於統計可視化，可以和Pandas進行無縫鏈接。

從上圖我們也可以得知，在整個數據分析流程，無論是數據提取、數據預處理、數據建模和分析，還是數據可視化，Python目前已經可以很好地支持我們的數據分析工作。

python數據分析怎麼使用，都需要學習什麼技術？

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點，Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程序語言近年來的流行趨勢，Python受歡迎程度扶搖直上。

Python數據分析，主要需要學習以下內容：

1、Python語法基礎

2、Python數據分析擴展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬蟲基礎（非必須，但可以提升興趣）

4、Python數據探索及預處理

5、Python機器學習

python的下載和安裝環境：難點主要是在環境的安裝上，很多小白往往一腔熱血但是面對環境安裝的時候就泄了氣，因為我會用Anaconda為例進行環境的安裝，同時我建議初學者不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。

數據類型：python的數據類型比較簡單，基本上就可以分為兩大類——數值和字符串。

數值：數值是python最基礎的數據類型，也是我們賦值給變量時最常用的形式，主要包括整型、布爾型等。

字符串：也就是文本數據，在python中一般用引號來定義，可以通過python進行拼接和重疊，實現文本數據的處理；

索引和切片：索引是有序列每個子元素在序列的位置，切片就是對序列的部分截取。

數據結構：python的數據結構可以分為四種，列表、元組、字典、集合。

列表：用中括號表示，可以容納任何對象元素，包括字符串，而且每個元素都可以變化；

元組：其實就是一個固定的列表，初始化元素的值是絕對不能變化的；

字典：可以理解為現實的字典，通過查找拼音（鍵）就能找到這個讀音的所有字（數值）；中

集合：數學上的概念，每個集合中的元素是無序的，不可重複的對象；

數據分析的目的是從數據里找規律，因此想要掌握python必須要學習一些基礎的數理理論，這是成為一個數據分析師必備的能力。對於python來說，其涉及的數理統計學基礎主要由算法、統計學、概率論等

sql是python的基礎，如果你已經掌握了SQL，那麼這一章你就可以直接跳過，那麼你就要好好學習這部分的內容，因為sql是入門python的關鍵基礎，同時它也是每個數據分析師必備的技能，主要目的是用sql來進行增刪改查等操作，對數據進行篩選。

以上的回答希望對你有所幫助

Python做大數據，都需要學習什麼，比如哪些框架，庫等！人工智能呢？請盡量詳細點！

階段一、人工智能篇之Python核心

1、Python掃盲

2、面向對象編程基礎

3、變量和基本數據類型

4、Python機器學習類庫

5、Python控制語句與函數

6.、Python數據庫操作+正則表達式

7、Lambda表達式、裝飾器和Python模塊化開發

階段二、人工智能篇之數據庫交互技術

1、初識MySQL數據庫

2、創建MySQL數據庫和表

3、MySQL數據庫數據管理

4、使用事務保證數據完整性

5、使用DQL命令查詢數據

6、創建和使用索引

7、MySQL數據庫備份和恢復

階段三、人工智能篇之前端特效

1、HTML+CSS

2、Java

3、jQuery

階段四、人工智能篇之Python高級應用

1、Python開發

2、數據庫應用程序開發

3、Python Web設計

4、存儲模型設計

5、智聯招聘爬蟲

6、附加：基礎python爬蟲庫

階段五、人工智能篇之人工智能機器學習篇

1、數學基礎

2、高等數學必知必會

3、Numpy前導介紹

4、Pandas前導課程

5、機器學習

階段六、人工智能篇之人工智能項目實戰

1、人臉性別和年齡識別原理

2、CTR廣告點擊量預測

3、DQN+遺傳算法

4、圖像檢索系統

5、NLP閱讀理解

階段七、人工智能篇之人工智能項目實戰篇

1、基於Python數據分析與機器學習案例實戰教程

2、基於人工智能與深度學習的項目實戰

3、分布式搜索引擎ElasticSearch開發

4、AI法律諮詢大數據分析與服務智能推薦項目

5、電商大數據情感分析與AI推斷實戰項目

6、AI大數據互聯網電影智能推薦

Python 從入門到精通推薦看哪些書籍呢？

基礎篇

1.《笨方法學Python》

《笨方法學Python》的英文版，最初的幾章有點枯燥，但如果把書裡面所有代碼都敲一遍，確實能夠把基礎打好。

2.《Python學習手冊》

這種外國人寫的書，都有共同的特點，特別詳細，每個知識點給你解釋透透的，看的時候可以當作一個字典來翻，這本書確實是面向初學者的。

這本書的前幾章是關於python語法的，最後幾章是練習案例，但這些案例有點陳舊了，不做也罷。只是看前幾章用來入門Python，那麼這本書還是不錯的。

這本書的前幾章是關於python語法的，最後幾章是練習案例，但這些案例有點陳舊了，不做也罷。只是看前幾章用來入門Python，那麼這本書還是不錯的。

進階篇

1.《流暢的python》

這本書的作者水平有點高，洋洋洒洒寫了這麼厚一本，關鍵是讀的時候啊，感覺到處都有收穫。前面幾章是關於數據結構的，用上合適的數據結構，可以讓代碼更簡潔，也可以讓代碼執行得更有效率。

2.《Python Cookbook》

又是一本大部頭著作，圖靈的書真的挺好，缺點就是太厚了。cookbook類的書呢，大體遵循的規律是，面對那一個一個具體的問題，我們該怎麼辦。有點類似QA，實操性拉滿。這本書還把不同的問題給你分門別類了，查起來挺方便。看過後對於代碼質量的提升，很有幫助。

就業篇

在就業篇里就需要分方向了。就業通常只學習python語法是不夠的，還得掌握具體的學科知識。

1.web方向

(1)《Flask Web開發》

公司如果用python做web大多是初創的，大多用了flask，因為flask是一個小而美的框架，積累了大量第三方庫，值得一學。

(2)《精通Django 3 Web開發》

2.人工智能方向

(1)《深度學習》

深度學習挺有名的書，理論深度足夠。俗稱“花書”。

(2)《利用Python進行數據分析》

用python做數據分析就得讀這本。

讀書破萬卷，下筆如有神。這句古話說來是有道理的。學python推薦這些書籍，大家也可以先多去看看，這樣對自己接下來的深入學習是十分有幫助的。