請問做數據分析學python,數據分析該學什麼

本文目錄一覽：

• 1、python可以做數據分析嗎？
• 2、Python想要從事數據分析工作，都要學習哪些知識？
• 3、想學python進行數據分析，請問要學多久
• 4、做數據分析為什麼要使用Python？
• 5、python數據分析前景如何
• 6、python數據分析要學哪些東西

python可以做數據分析嗎？

Python已成為數據分析和數據科學事實上的標準語言和標準平台之一。

下面是Python生態系統為數據分析師和數據科學家提供的常用程序庫。

NumPy：這是一個通用程序庫，不僅支持常用的數值數組，同時提供了用於高效處理這些數組的函數。

SciPy：這是Python的科學計算庫，對NumPy的功能進行了大量擴充，同時也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾經共享基礎代碼，後來分道揚鑣了。

Pandas：這是一個用於數據處理的程序庫，不僅提供了豐富的數據結構，同時為處理數據表和時間序列提供了相應的函數。

Matplotlib：這是一個2D繪圖庫，在繪製圖形和圖像方面提供了良好的支持。當前，Matplotlib已經併入SciPy中並支持NumPy。

IPython：這個庫為Python提供了強大的互動式Shell，也為Jupyter提供了內核，同時還支持互動式數據可視化功能。

Jupyter Notebook：它提供了一個基於Web的互動式shell，可以創建和共享支持可實時代碼和可視化的文檔。Jupyter Notebook通過IPython提供的內核支持多個版本的Python。

python可以說是數據分析一大利器。

Python想要從事數據分析工作，都要學習哪些知識？

就目前來說Python是人工智慧的最佳編程語言，想要從事數據分析的話需要學習以下知識：

1、熟練Python語言基礎，掌握數據分析建模理論、熟悉數據分析建模過程；

2、熟練NumPy、SciPy和Pandas數據分析工具的使用；特別是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一種數據分析的包，而Numpy是一個可以藉助Python實現科學計算的包，可以計算和儲存大型矩陣。

3、熟練掌握數據可視化工具，結合Python學習統計學、結合Excel學習SQL，然後結合Excel數據分析來學習numpy、pandas等以及數據可視化。

想學python進行數據分析，請問要學多久

五個月左右的時間，這是培訓的時間。如果自學的話，是個不確定的時間，但是可以稍加估算一下，會多花一倍時間。

主要有以下幾個方向：

一、檢查數據表

Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。

二、數據表清洗

Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_duplicates函數刪除重複值，replace函數實現數據替換。

3、數據預處理

數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合併、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合併，合併的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。

4、數據提取

主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標籤值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。除了按標籤和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。

5、數據篩選匯總

Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。

做數據分析為什麼要使用Python？

現如今，數據分析中有很多的工具都是十分實用的。由於大數據的發展越來越好，使得使用了大數據分析的企業已經朝著更好的方向發展。正是因為這個原因，數據分析行業的人才也開始變得火熱起來，尤其是高端人才，越來越稀缺。當然，對於數據分析這個工作，的確是需要學會一些編程語言的，比如MATLAB，Python，Java等語言。但是對於初學者來說，Python是一個不錯的語言，Python語言簡單易懂，同時對於大數據分析有很明顯的幫助。那麼數據分析為什麼要使用Python呢？這是因為Python有很多優點，那麼優點都是什麼呢？下面我們就給大家介紹一下這些優點。

首先說說Python的第一個優點，那就是Python在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都顯得比較活躍，這就是Python作為數據分析的原因之一，python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具。

Python最大的優點那就是簡單易學。很多學過Java的朋友都知道，Python語法簡單的多，代碼十分容易被讀寫，最適合剛剛入門的朋友去學習。我們在處理數據的時候，一般都希望數據能夠轉化成可運算的數字形式，這樣，不管是沒學過編程的人還是學過編程的人都能夠看懂這個數據。

當然，Python也具有強大的編程能力，這種編程語言不同於R或者matlab，python有些非常強大的數據分析能力，並且還可以利用Python進行爬蟲，寫遊戲，以及自動化運維，在這些領域中有著很廣泛的應用，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，這就充分的體現的Python有利於各個業務之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數據分析的效率。

其實現如今，Python是一個面向世界的編程語言，Python對於如今火熱的人工智慧也有一定的幫助，這是因為人工智慧需要的是即時性，而Python是一種非常簡潔的語言，同時有著豐富的資料庫以及活躍的社區，這樣就能夠輕鬆的提取數據，從而為人工智慧做出優質的服務。

通過上面的描述，相信大家已經知道了使用Python做數據分析的優點了。Python語言得益於它的簡單方便，使得其在大數據、數據分析以及人工智慧方面都有十分明顯的存在感，對於數據分析從業者以及想要進入數據分析行業的人來說，簡單易學容易上手的優勢也是一個優勢，所以不管大家是否進入數據分析行業，學習Python是沒有壞處的。

python數據分析前景如何

Python數據分析的前景很不錯。一方面國家大力支持Python數據分析行業的發展，已經上升為國際戰略的今天，Python數據分析人才正在擁有更多的發展機會。如需學習Python數據分析，推薦選擇【達內教育】。

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數據分析是用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。【數據分析】是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析是一個檢查、清理、轉換和建模數據的過程，目的是發現有用的信息、告知結論和支持決策。數據分析有多個方面和方法，包括不同名稱下的不同技術，並用於不同的商業、科學和社會科學領域。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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python數據分析要學哪些東西

python數據分析要學4點：

1、熟練地使用數據分析主流工具。

2、資料庫、數據採集核心技能。

3、數據分析高級框架。

4、實際業務能力與商業分析。

自然智能，指人通過大腦的運算和決策產生有價值的行為。這些行為包括了人的大腦思考及決策、耳朵聽力及判斷、眼睛視覺及判斷、鼻子嗅覺及判斷、皮膚觸覺及判斷等，體現在人行為的方方面面。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的本質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。