Python是一種面向?qū)ο?、直譯式計算機(jī)程序設(shè)計語言，由于他簡單、易學(xué)、免費開源、可移植性、可擴(kuò)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。

十多年的化州網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗，針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時及時工作處理。營銷型網(wǎng)站的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整化州建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計，從而大程度地提升瀏覽體驗。創(chuàng)新互聯(lián)建站從事“化州網(wǎng)站設(shè)計”,“化州網(wǎng)站推廣”以來，每個客戶項目都認(rèn)真落實執(zhí)行。

由于Python擁有非常豐富的庫，使其在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用。

一、為什么要用Python做數(shù)據(jù)分析？在我看來，大概有3大理由。

廣度： 各行各業(yè)都有自己的商業(yè)場景，每一個行業(yè)都需要使用數(shù)據(jù)來輔助決策。面對現(xiàn)在人人談大數(shù)據(jù)的情境，數(shù)據(jù)分析是一個你不得不會的技能。

精度 ： Python是一門編程語言。也許從前的你完全依靠excel的默認(rèn)設(shè)置生成圖表，從不思考為什么做一張數(shù)據(jù)圖，而使用編程工具的你必須從圖表長寬開始思考每一步成形的理由，從而更精地理解數(shù)據(jù)。

高效 ： 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)工作涵蓋大量的重復(fù)不動腦操作，比如把日表合成周表，比如批量刪除某個字段，比如批量刪除空值。這些工作通過鼠標(biāo)點擊軟件沒有辦法編成工作流，但卻可以通過python程序編寫自動化，省去大量時間。

基礎(chǔ)庫總結(jié)

這里是對你會經(jīng)常接觸的重要的庫的簡要總結(jié)：

NumPy： 擁有大量的科學(xué)計算的核心功能。由于它的內(nèi)部運算是通過C語言實現(xiàn)的，所以比用Python寫成的同樣的函數(shù)，它的速度會快許多。但它并不是最用戶友好的包。

SciPy： 跟NumPy非常相似，但是有更多的方式來從分布中取樣，計算檢驗統(tǒng)計量，等等。

MatPlotLib： 主要的畫圖框架。不太討喜，但卻是必備的包。

Pandas： 基本上是對NumPy/SciPy進(jìn)行輕量的包裝，使它們更用戶友好一些。對于和表格數(shù)據(jù)交互非常理想，Pandas中把表格數(shù)據(jù)稱為數(shù)據(jù)框（DataFrame）。對畫圖功能也有一些包裝，使得無需使用MPL（Meta-Programming Library，元編程庫）就可以快速實現(xiàn)畫圖。我使用Pandas而非其他的工具來操作數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)和計算機(jī)視覺

Crab：靈活、快速的推薦引擎

gensim：人性化的話題建模庫

hebel：GPU 加速的深度學(xué)習(xí)庫

NuPIC：智能計算 Numenta 平臺

pattern：Python 網(wǎng)絡(luò)挖掘模塊

PyBrain：另一個 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)庫

Pylearn2：一個基于 Theano 的機(jī)器學(xué)習(xí)庫

python-recsys：一個用來實現(xiàn)推薦系統(tǒng)的 Python 庫

scikit-learn：基于 SciPy 構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí) Python 模塊

pydeep：Python 深度學(xué)習(xí)庫

vowpalporpoise：輕量級 Vowpal Wabbit 的 Python 封裝

skflow：一個 TensorFlow 的簡化接口(模仿 scikit-learn)

Caffe: 一個 Caffe 的python接口

OpenCV：開源計算機(jī)視覺庫

pyocr：Tesseract 和 Cuneiform 的包裝庫

pytesseract：Google Tesseract OCR 的另一包裝庫

SimpleCV：一個用來創(chuàng)建計算機(jī)視覺應(yīng)用的開源框架

上面列舉的只是其中一部分，還有很多很多。當(dāng)然，他們很多并非是用Python來實現(xiàn)，但都共同的提供了Python接口，甚至好幾個都把Python當(dāng)成了頭等公民（First-Class）。

在此并非想說Python這門語言很強(qiáng)大或者復(fù)雜，而恰恰相反，得益于Python的簡潔和包容。才讓它在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域有如此的地位。

二、Python數(shù)據(jù)分析流程

1、數(shù)據(jù)獲?。汗_數(shù)據(jù)、Python爬蟲

外部數(shù)據(jù)的獲取方式主要有以下兩種。

第一種是獲取外部的公開數(shù)據(jù)集，一些科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府會開放一些數(shù)據(jù)，你需要到特定的網(wǎng)站去下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常比較完善、質(zhì)量相對較高。

另一種獲取外部數(shù)據(jù)的方式就是爬蟲。

比如你可以通過爬蟲獲取招聘網(wǎng)站某一職位的招聘信息，爬取租房網(wǎng)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(wǎng)易云音樂評論排行列表。基于互聯(lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對某個行業(yè)、某種人群進(jìn)行分析。

常用的的電商網(wǎng)站、問答網(wǎng)站、二手交易網(wǎng)站、婚戀網(wǎng)站、招聘網(wǎng)站等，都可以爬到非常有價值的數(shù)據(jù)。

Python具有靈活易用，方便讀寫的特點，其可以非常方便地調(diào)用數(shù)據(jù)庫和本地的數(shù)據(jù)，同時，Python也是當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)爬蟲的首選工具。

Scrapy

Python開發(fā)的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站點并從頁面中提取結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。Scrapy用途廣泛，可以用于數(shù)據(jù)挖掘、監(jiān)測和自動化測試。

2、數(shù)據(jù)整理

NumPy （Numeric Python）

提供了許多高級的數(shù)值編程工具，如：矩陣數(shù)據(jù)類型、矢量處理，以及精密的運算庫。專為進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)字處理而產(chǎn)生。多為很多大型金融公司使用，以及核心的科學(xué)計算組織如：Lawrence Livermore，NASA用其處理一些本來使用C++，F(xiàn)ortran或Matlab等所做的任務(wù)。

Pandas （Python Data Analysis Library）

Pandas 是基于NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas 納入了大量庫和一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)模型，提供了高效地操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。你很快就會發(fā)現(xiàn)，它是使Python成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境的重要因素之一。

3、建模分析

每種計算機(jī)編程語言，似乎都有自己成名或適用的領(lǐng)域。

在這個大家都在談云計算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)的時代，讓我們來看看，這些領(lǐng)域里面的代表吧。

說句不負(fù)責(zé)任的話，Python已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域里事實上的標(biāo)準(zhǔn)語言。

Scikit-learn

從事數(shù)據(jù)分析建模必學(xué)的包，提供及匯總了當(dāng)前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域常見的算法及解決問題，如分類問題、回歸問題、聚類問題、降維、模型選擇、特征工程。

4、數(shù)據(jù)可視化

matplotlib：一個 Python 2D 繪圖庫

bokeh：用 Python 進(jìn)行交互式 web 繪圖

ggplot：ggplot2 給 R 提供的 API 的 Python 版本

plotly：協(xié)同 Python 和 matplotlib 工作的 web 繪圖庫

pyecharts：基于百度 Echarts 的數(shù)據(jù)可視化庫

pygal：一個 Python SVG 圖表創(chuàng)建工具

pygraphviz：Graphviz 的 Python 接口

PyQtGraph：交互式實時 2D/3D/ 圖像繪制及科學(xué)/工程學(xué)組件

SnakeViz：一個基于瀏覽器的 Python's cProfile 模塊輸出結(jié)果查看工具

vincent：把 Python 轉(zhuǎn)換為 Vega 語法的轉(zhuǎn)換工具

VisPy：基于 OpenGL 的高性能科學(xué)可視化工具

如果在Python中看可視化，你可能會想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一個類似的包，這是用于統(tǒng)計可視化的包。你可以做很復(fù)雜的圖和一些代碼。還有Bokeh，它有很多互動功能，可以做很多不同類型的圖。類似Bokeh的還有Plotly。它在瀏覽器中呈現(xiàn)圖，能夠進(jìn)行互動的可視化。雖然Python的繪圖功能沒有R那么強(qiáng)大，但是我看好它的發(fā)展前景。

三、總結(jié)

開始的時候，你可能考慮的問題不是很周全，總會遇到各種各樣的問題，舉例如下：

1.環(huán)境配置，工具安裝、環(huán)境變量，對小白太不友好;

2.缺少合理的學(xué)習(xí)路徑，上來 Python、HTML 各種學(xué)，極其容易放棄;

3.Python有很多包、框架可以選擇，不知道哪個更友好;

4.遇到問題找不到解決辦法，學(xué)習(xí)停滯不前;

5.網(wǎng)上的資料非常零散，而且對小白不友好，很多看起來云里霧里;

6.懂得技巧，但面對具體問題無法系統(tǒng)思考和分析;

但隨著你經(jīng)驗的積累，慢慢就會找到分析的方向，有哪些一般分析的維度，比如Top榜單、平均水平、區(qū)域分布、同比環(huán)比、相關(guān)性分析、未來趨勢預(yù)測等等。隨著經(jīng)驗的增加，你會有一些自己對于數(shù)據(jù)的感覺，這就是我們通常說的數(shù)據(jù)思維了。

真若有心于數(shù)據(jù)領(lǐng)域，甚或欲從事數(shù)據(jù)科學(xué)之職業(yè)。請對Python有信心，值得你付出時間。想走機(jī)器學(xué)習(xí)之路，Scikit-learn是你最好的選擇，一邊操作實例，一邊閱讀文檔，再輔助以相關(guān)的理論基礎(chǔ)，持之?dāng)?shù)日，則大業(yè)可成也。

文章標(biāo)題：如何進(jìn)行Python數(shù)據(jù)分析？正確的“入門之路”三部曲！
文章出自：http://www.rwnh.cn/article4/jipgie.html

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