PHP と Python の統合により、データの分析と探索が可能になります
- 王林オリジナル
- 2023-06-25 10:28:031247ブラウズ
今日のビッグデータ時代では、データの分析と探索がビジネスの意思決定プロセスの重要な部分となっています。一部の新興企業や個人開発者にとって、成熟した商用データ分析ツールを使用するのは手頃な価格ではないことがよくあります。現時点では、独自のニーズを満たすためにいくつかのオープンソース データ分析ツールを使用する必要があります。 PHP と Python は、広く使用されている 2 つのプログラミング言語であり、どちらもデータ分析と探索に使用でき、これらを組み合わせることで、より強力な機能を提供できます。
PHP はサーバーサイドのスクリプト言語として、Web 開発で広く使用されています。 Python は、そのシンプルさ、理解しやすさ、迅速な開発、柔軟なスケーラビリティにより開発者に好まれている、非常に汎用性の高い高レベル プログラミング言語です。では、これら 2 つのプログラミング言語がどのように連携してデータ分析と探索を可能にするのかを見てみましょう。
- データのキャプチャと前処理
データの分析と調査のプロセスにおいて、解決する必要がある最初の問題はデータの収集と処理です。 PHP と Python には、さまざまなデータ ソースから必要なデータを取得するのに役立つ豊富なデータ収集および処理ツール ライブラリがあります。
PHP の場合、組み込みのファイル処理関数またはサードパーティ ライブラリの GuzzleHTTP を使用して、データを取得して処理できます。ただし、大規模なデータをクロールする場合は、同時実行性と効率性の問題が発生します。現時点では、Python の非同期プログラミング機能を使用して、クローラーの効率を向上させることができます。 Python の aiohttp、asyncio、requests などのライブラリはすべて、効率的な非同期 HTTP リクエストを実装できます。
データ収集が完了したら、その後の分析とマイニングを容易にするためにデータを前処理する必要があります。この時点では、Python 環境の Pandas、Numpy、Scipy などのライブラリがより豊富なデータ前処理ツールを提供するため、Python が有利です。ただし、一部の PHP 開発者にとっては、Python ほど豊富ではありませんが、SplArray や SplObjectStorage などの PHP の組み込みデータ構造を使用してデータを前処理することができます。
- データの分析と探索
データの前処理が完了したら、データ間の関係やパターンを発見するために、データを分析して探索する必要があります。 PHP には Python ほど豊富なデータ分析ツール ライブラリはありませんが、いくつかのサードパーティ ライブラリを使用してこの問題を解決できます。たとえば、PHPExcel や PHPExcelReader などのライブラリは Excel ファイルの読み取り、書き込み、データ分析に使用され、Matplot や jpgraph などのライブラリは視覚的なグラフの生成に使用されます。
NumPy、Pandas、SciPy などの一連の成熟したデータ分析ライブラリのおかげで、Python はデータを簡単かつ迅速に処理および分析できます。さらに、Python には、Scikit-Learn (機械学習ライブラリ)、TensorFlow (深層学習フレームワーク) など、データ分析とマイニングに特化したライブラリもいくつかあり、データ分析とマイニングのタスクをより効率的に完了するのに役立ちます。
- 結論と表示
データの分析と調査のプロセスでは、通常、いくつかの結論と調査結果を導き出し、それらをユーザーに表示したいと考えています。 PHP と Python はどちらも優れた表示機能を備えているため、オープンソースのデータ視覚化ツール ライブラリを使用して、豊富なデータ視覚化チャートを作成できます。
PHP では、JpGraph や ChartDirector などのサードパーティ ライブラリを使用して、円グラフ、折れ線グラフ、棒グラフなどのさまざまなグラフを生成できます。 Python では、Matplotlib や Seaborn などのライブラリを使用して、棒グラフ、ヒート マップ、散布図など、さまざまなデータ型に適したグラフを生成できます。
PHP と Python の統合を使用すると、データ分析と探索の機能と効果を大幅に拡張できます。また、PHP と Python の統合は技術的には難しくありません。実際には、実際のニーズに応じて適切な PHP および Python ライブラリとツールを選択して、機能拡張を完了し、より効率的で正確かつ信頼性の高いデータ分析と探索プロセスを実現できます。
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