Pythonでデータを分析する方法

Python でデータを分析するにはどうすればよいですか?

通常、さまざまなデータ分析方法をさまざまなシナリオで使用できます。たとえば、ほとんどの専門家にとって、Excel はほとんどのデータ分析シナリオに対応できます。データの量が比較的大きい場合、Excel を使用すると、次のことが可能になります。データを分析します。データ分析タスクを完了するためのデータベースの知識を学習します。より複雑なデータ分析シナリオの場合は、BI ツールを使用してデータ分析を完了できます。ツールを使用したデータ分析は、一方ではより便利ですが、他方では習得が容易です。

しかし、よりオープンなデータ分析シナリオでは、機械学習によるデータ分析など、プログラミングを通じてデータ分析を行う必要があり、機械学習の分野では Python 言語が広く使用されています。機械学習を使用したデータ分析には、データ準備、アルゴリズム設計、アルゴリズムのトレーニング、アルゴリズムの検証、アルゴリズムの適用という 5 つのステップが必要です。

機械学習をデータ分析に使用する場合、まず、knn、決定木、サポート ベクター マシン、単純ベイズなどの一般的なアルゴリズムを理解する必要があります。これらのアルゴリズムは、機械学習の分野では非常に一般的なアルゴリズムです。 、応用シナリオの範囲も比較的広いです。もちろん、これらのアルゴリズムを学習するには、線形代数と確率論の一定の基礎も必要です。さまざまなアルゴリズムを学習し、対応するアプリケーション シナリオと組み合わせて分析することが最善です。シナリオによっては、複数のアルゴリズムと組み合わせて分析する必要がある場合もあります。さらに、シーンベースの学習アルゴリズムを使用することで、視覚をできるだけ早く確立します。

データ分析に Python を使用するには、Numpy (行列演算ライブラリ)、Scipy (統計演算ライブラリ)、Matplotlib (描画ライブラリ)、pandas (データセット演算)、 Sympy (数値演算ライブラリ) およびその他のライブラリ。これらのライブラリは、Python でデータ分析に広く使用されています。

関連する推奨事項: 「Python チュートリアル 」

以上がPythonでデータを分析する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。