데이터 분석 도구로서의 Python 소개

Lux Tech Academy에서 2주차 학습을 진행하면서 우리는 초보자 언어인 Python을 접하게 되었습니다. 다음은 데이터 분석 도구로서 Python을 소개하는 개요입니다. 데이터 분석가의 수많은 동영상을 시청했는데 대부분 데이터 분석에 Python을 사용하도록 권장합니다. 이유는 무엇입니까? Python은 대규모 데이터 세트를 작업할 수 있는 다양성, 유연성, 방대한 라이브러리 및 시각화 기능을 제공하므로 데이터 분석에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 또한 BI 도구 및 데이터베이스와 잘 조화되므로 데이터 분석에도 적합합니다.

데이터 분석에서 Python의 장점

Python은 다음과 같은 이유로 데이터 분석에서 선호되는 선택입니다.

1. 간단하고 배우기 쉬운 구문을 가지고 있습니다.
2. NumPy, Pandas, Seaborn, SciPy, Matplotlib 등 다양한 라이브러리가 데이터 분석을 지원합니다.
3. Matplotlib 및 Seaborn과 같은 사용 가능한 라이브러리는 데이터 시각화에 도움이 되며 데이터 추세와 패턴을 이해하는 데 도움이 됩니다.
4. 유연하고 다양한 데이터 소스 및 데이터베이스와 잘 작동하여 분석이 가능합니다.
5. Django 및 Flask와 같은 프레임워크를 사용하여 분석 솔루션을 프로덕션에 배포하는 데 도움이 됩니다. 이는 이론적 개념을 실제 비즈니스 세계에 적용하는 데 도움이 됩니다.

파이썬을 데이터 분석에 적용하는 방법은 다음과 같습니다

• 데이터 랭글링 데이터 랭글링이란 정확히 무엇입니까? 이는 원시 데이터를 수집하고 평가하고 정리하여 유용하게 만드는 프로세스입니다. Python은 다양한 소스에서 데이터를 가져오고, 누락된 값을 처리하고, 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 사용됩니다. 이는 분석을 위해 데이터를 재구성하는 데 도움이 됩니다. Pandas 라이브러리는 주로 데이터 랭글링 및 조작에 사용됩니다. Pandas를 사용하려면 Vs Code 또는 Jupyter Notebook과 같은 환경을 사용할 수 있어야 합니다. Pandas가 설치되지 않은 경우 다음 명령을 실행하세요.

Pip install pandas

그런 다음 다음을 실행하세요.

import pandas as pd

여기서 Pandas 데이터 프레임에 데이터세트를 로드합니다.

탐색적 데이터 분석(EDA)
Python은 Matplotlib, Seaborn 및 Pandas와 같은 라이브러리를 사용하여 데이터 탐색 및 시각화를 돕습니다. Python으로 코딩하면 기술 통계, 피벗 테이블 등을 사용하여 데이터 분포와 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다.

머신러닝
Python은 Scikit-Learn 및 Tensor Flow와 같은 기계 학습에 도움이 되는 라이브러리를 제공합니다.

데이터 분석가는 일상생활에서 Python을 어떻게 활용하나요?

데이터 가져오기
NumPy, Pandas, BeautifulSoup와 같은 다양한 Python 라이브러리는 Csv 파일, Excel 스프레드시트, SQL 데이터베이스, 웹 API, HTML/XML 페이지 스크랩 및 클라우드 스토리지와 같은 다양한 소스에서 데이터를 가져오는 데 도움이 됩니다. 사용할 라이브러리의 선택은 데이터의 종류와 구조에 따라 다릅니다.

Python의 EDA
실제 세계에서는 데이터에 누락된 값과 같은 오류가 포함되는 경우가 많으며 때로는 부정확할 수 있으므로 약간의 정리가 필요합니다. Python의 탐색적 데이터 분석은 이상 징후 식별, 누락된 데이터 처리, 데이터 유형 확인 및 수정, 원시 데이터를 유용하고 신뢰할 수 있는 분석 세트로 변환하여 데이터 정리에 도움이 됩니다.

통찰력을 위한 데이터 변환
데이터를 정리한 후 Python을 사용하면 피벗 테이블, 데이터 세트 연결, 데이터 유형 및 형식 변경과 같은 다양한 변환이 가능합니다.

Python을 이용한 서술적 분석
SciPy Library에는 설명적이고 추론적인 통계 기능이 있는 반면 Matplotlib와 Seaborn은 데이터 시각화를 지원합니다.
Python은 흥미로운 언어이며 초보자에게 친숙하다는 것을 증명할 수 있습니다. 질문/의견은 댓글 섹션에 자유롭게 남겨주세요.

위 내용은 데이터 분석 도구로서의 Python 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!