Pythonを使ったビッグデータ解析

ビッグデータはあらゆるビジネスコミュニケーションに欠かせない要素になっていると言っても過言ではありません。デスクトップおよびモバイル検索は、前例のない規模で世界中のマーケティング担当者や企業にデータを提供しており、モノのインターネットの出現により、消費できるデータの量は飛躍的に増加します。この消費データは、より適切に顧客をターゲットにし、人々が自社の製品やサービスをどのように利用しているかを理解し、利益を向上させるための情報を収集したいと考えている企業にとって宝の山です。

データを精査し、企業が実際に使用できる結果を見つける役割は、ソフトウェア開発者、データ サイエンティスト、統計学者にあります。ビッグデータ分析を支援するツールは数多くありますが、最も人気のあるツールは Python です。

Python を選ぶ理由

Python の最大の利点は、シンプルで使いやすいことです。この言語は直感的な構文を備えており、強力な多目的言語です。これはビッグデータ分析環境では重要であり、Google、YouTube、Disney、Sony DreamWorks など、多くの企業がすでに社内で Python を使用しています。また、Python はオープンソースであり、データ サイエンス用のライブラリが多数あります。したがって、ビッグデータ市場では Python 開発者が緊急に必要とされています。Python 開発者ではない専門家でもこの言語をかなりの速度で学習できるため、データの分析にかかる時間を最大化し、この言語の学習にかかる時間を最小限に抑えることができます。

データ分析に Python を使用する前に、Continuum.io から Anaconda をダウンロードする必要があります。このパッケージには、Python でデータ サイエンスを行うために必要なすべてが含まれています。欠点は、ダウンロードと更新が 1 つの単位として実行されるため、1 つのライブラリの更新に時間がかかることです。しかし、それだけの価値はあります。必要なツールがすべて揃っているので、苦労する必要はありません。

さて、ビッグデータ分析に本当に Python を使用したい場合は、間違いなく Python 開発者になる必要があります。これは、言語をマスターする必要があるという意味ではありませんが、Python の構文を理解し、正規表現を理解し、タプル、文字列、辞書、辞書内包表記、リスト、リスト内包表記とは何かを知る必要があります。それはほんの始まりにすぎません。

さまざまなクラス ライブラリ

Python の基本知識を習得したら、そのデータ サイエンス クラス ライブラリがどのように機能するのか、どのライブラリが必要なのかを理解する必要があります。ハイライトには、高度な数学的演算のための基本ライブラリである NumPy、ツールとアルゴリズムに焦点を当てた堅牢なライブラリである SciPy、機械学習用の Sci-kit-learn、および DataFrames Tool を操作するための関数スイートである Pandas が含まれます。

クラス ライブラリに加えて、Python には最良と認められている統合開発環境 (IDE) がなく、R 言語についても同様であることを知っておく必要があります。したがって、さまざまな IDE を自分で試して、どれが要件をよりよく満たしているかを確認する必要があります。 IPython Notebook、Rodeo、Spyder から始めることをお勧めします。さまざまな IDE と同様、Python も Pygal、Bokeh、Seaborn などのさまざまなデータ視覚化ライブラリを提供します。これらのデータ視覚化ツールの中で最も重要なものは、シンプルで効果的な数値描画ライブラリである Matplotlib です。

これらのライブラリはすべて Anaconda に含まれているため、ダウンロード後、どのツールの組み合わせがニーズをよりよく満たすかを調べることができます。 Python でデータ分析を行う場合、多くの間違いを犯す可能性があるため、注意してください。インストール設定と各ツールに慣れると、Python が市場でビッグ データ分析に最適なプラットフォームの 1 つであることがわかります。

英語原文: http://www.devx.com/dbzone/using-python-for-big-data-analysis.html
翻訳者: ♂GHOST NINJA⊕

上記は、Python を使用したビッグデータ分析の内容です。その他の関連コンテンツについては、PHP 中国語 Web サイト (www.php.cn) をご覧ください。