Comment analyser des données en python

Comment analyser des données avec python ?

Différentes méthodes d'analyse de données peuvent généralement être utilisées dans différents scénarios. Par exemple, pour la plupart des professionnels, Excel peut répondre à la plupart des scénarios d'analyse de données. Lorsque la quantité de données est relativement importante, vous pouvez acquérir des connaissances sur les bases de données. pour effectuer des tâches d'analyse de données. Pour des scénarios d'analyse de données plus complexes, vous pouvez utiliser les outils BI pour effectuer l'analyse des données. L’analyse des données via des outils est d’une part plus pratique et d’autre part plus facile à maîtriser.

Mais pour des scénarios d'analyse de données plus ouverts, l'analyse des données doit être effectuée via la programmation, comme l'analyse des données via l'apprentissage automatique, et le langage Python est largement utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique. L'analyse des données à l'aide de l'apprentissage automatique nécessite cinq étapes, à savoir la préparation des données, la conception de l'algorithme, la formation de l'algorithme, la vérification de l'algorithme et l'application de l'algorithme.

Lorsque vous utilisez l'apprentissage automatique pour l'analyse de données, vous devez d'abord comprendre les algorithmes courants, tels que knn, arbre de décision, machine à vecteurs de support, Bayes naïf, etc. Ces algorithmes sont tous des algorithmes très courants dans le domaine de l'apprentissage automatique. , propose également une gamme relativement large de scénarios d’application. Bien entendu, l’apprentissage de ces algorithmes nécessite également une certaine base en algèbre linéaire et en théorie des probabilités. Il est préférable d'apprendre différents algorithmes et de les analyser en conjonction avec les scénarios d'application correspondants. Certains scénarios doivent également être analysés en conjonction avec plusieurs algorithmes. De plus, l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage basés sur des scènes permettra d’établir un sens visuel le plus rapidement possible.

Utiliser Python pour l'analyse de données nécessite également de maîtriser l'utilisation d'une série de bibliothèques, notamment Numpy (bibliothèque d'opérations matricielles), Scipy (bibliothèque d'opérations statistiques), Matplotlib (bibliothèque de dessins), pandas (opération d'ensemble de données), Sympy. (Bibliothèque d'opérations numériques) et d'autres bibliothèques, ces bibliothèques sont largement utilisées en Python pour l'analyse des données.

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