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如何用python進行數據分析
1、Python數據分析流程及學習路徑
數據分析的流程概括起來主要是:讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。
根據每個部分需要用到的工具,Python數據分析的學習路徑如下:
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2、利用Python讀寫數據
Python讀寫數據,主要包括以下內容:
我們以一小段代碼來看:
可見,僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。
3、利用Python處理和計算數據
在第一步和第二步,我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中,NumPy主要用於矢量化的科學計算,pandas主要用於表型數據處理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面,主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。
Statsmodels允許用戶瀏覽數據,估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計,統計測試,繪圖函數和結果統計列表。
Scikit-leran則是著名的機器學習庫,可以迅速使用各類機器學習算法。
5、利用Python數據可視化
數據可視化是數據工作中的一項重要內容,它可以輔助分析也可以展示結果。
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課程將從Python的基本使用方法開始,一步步講解,從ETL到各種數據分析方法的使用,並結合實例,讓學員能從中借鑒學習。
課程目錄:
Python基礎
Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變量類型與運算符
了解Python流程控制——條件、循環語句與其他語句
常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹
…..
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