파이썬 데이터 분석이란 무엇입니까?

데이터 분석이란 수집된 대량의 데이터를 적절한 통계 분석 방법을 사용하여 분석하고, 유용한 정보를 추출하여 결론을 도출한 후, 데이터에 대한 상세한 조사 및 요약을 수행하는 과정을 의미합니다. 이 프로세스는 품질경영시스템의 지원 프로세스이기도 합니다. 실용적인 측면에서 데이터 분석은 사람들이 적절한 조치를 취할 수 있도록 판단하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석의 수학적 기초는 20세기 초반에 확립되었지만, 컴퓨터가 출현하고 나서야 실질적인 연산이 가능해지고 데이터 분석이 촉진되었습니다. 데이터 분석은 수학과 컴퓨터 과학의 결합입니다.

추천 과정: Python Tutorial.

파이썬과 같은 언어는 스크립트라는 짧고 거친 작은 프로그램을 작성할 수 있기 때문에 스크립팅 언어라고 합니다. 그러나 이는 Python이 엄격한 소프트웨어를 구축할 수 없다는 것을 의미하는 것 같습니다. 실제로 수년간의 지속적인 개선을 통해 Python은 강력한 데이터 처리 기능을 갖추고 있을 뿐만 아니라 생산 시스템을 구축하는 데에도 사용할 수 있습니다.

그러나 Python은 해석된 언어이기 때문에 대부분의 Python 코드는 컴파일된 언어(예: C++ 및 Java)의 코드보다 훨씬 느립니다. 따라서 지연 시간이 거의 필요하지 않은 애플리케이션에서는 성능을 최대한 최적화하기 위해 C++와 같이 낮은 수준의 덜 생산적인 언어를 사용하는 것이 더 가치가 있습니다.

고동시성 다중 스레드 애플리케이션의 경우 Python은 이상적인 프로그래밍 언어가 아닙니다. 이는 Python에 인터프리터가 여러 프로그램을 동시에 실행하는 것을 방지하는 GIL(Global Interpreter Lock)이라는 메커니즘이 있기 때문입니다. Python 바이트코드 지침. 이는 Python이 진정한 다중 스레드 병렬 코드를 실행할 수 없다는 의미가 아니라, 그러한 코드가 단일 Python 프로세스에서 실행될 수 없다는 것입니다.

3. 데이터 분석과 관련된 Python 라이브러리

NumPy

NumPy는 다음을 제공합니다.

빠르고 효율적인 다차원 배열 객체

수학 연산을 직접 수행합니다. 배열 및 배열에서 요소 수준 계산을 수행하는 함수

선형 대수 연산, 난수 생성

C, C++ 및 Fortran 코드를 Python 등에 통합하기 위한 도구

심각한 숫자 처리를 위해 특별히 제작되었습니다. 이는 로렌스 리버모어(Lawrence Livermore)와 같은 핵심 과학 컴퓨팅 조직뿐만 아니라 많은 대규모 금융 회사에서 주로 사용되며 NASA는 원래 C++, Fortran 또는 Matlab을 사용하여 수행되었던 일부 작업을 처리하는 데 이를 사용합니다.

Pandas

Pandas는 주로 구조화된 데이터를 빠르고 쉽게 처리하기 위한 수많은 데이터 구조와 기능을 제공합니다.

Matplotlib

Matplotlib는 데이터 차트 작성에 가장 널리 사용되는 Python 라이브러리입니다.

IPython

IPython은 Python 과학 컴퓨팅 표준 도구 세트의 일부이며 Python 코드 작성, 테스트 및 디버깅 속도를 높이도록 설계된 향상된 Python 셸입니다. 주로 matplotlib를 사용한 대화형 데이터 처리 및 데이터 시각화에 사용됩니다.

SciPy

SciPy는 과학 컴퓨팅의 다양한 표준 문제 영역을 해결하는 데 전념하는 패키지 모음입니다. 여기에는 주로 다음 패키지가 포함됩니다:

scipy.integrate: 수치 적분 루틴 및 미분 방정식 해결사

scipy.linalg: numpy.linalg에서 제공하는 선형 대수 루틴 및 행렬 분해 기능 확장

scipy.optimize: 함수 최적화

scipy.signal: 신호 처리 도구

scipy.sparse: 희소 행렬 및 희소 선형 시스템 솔버

scipy.special: SPECFUN(많은 일반적인 수학 함수 Fortran 라이브러리의 구현)

scipy.stats: 표준 연속 및 이산 확률 분포, 다양한 통계 테스트 및 향상된 기술 통계

scipy.weave: 인라인 C++ 코드를 사용하여 배열 계산을 가속화하는 도구.

Python은 거대하고 활동적인 과학 컴퓨팅 커뮤니티를 보유하고 있습니다.

Python은 데이터 분석 및 상호 작용, 탐구 컴퓨팅 및 데이터 시각화 분야에서 매우 성숙한 라이브러리와 활동적인 커뮤니티를 보유하고 있어 Python을 데이터 처리 작업 계획을 위한 중요한 솔루션으로 만듭니다. 과학적인 컴퓨팅 측면에서 파이썬은 numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, ipython 등과 같은 우수한 라이브러리와 도구를 갖고 있습니다. 특히 pandas는 중형 데이터 처리에 있어서 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다고 할 수 있으며, 다양한 산업 분야에서 데이터 처리를 위한 인기 있는 선택이 되고 있습니다.

Python은 강력한 일반 프로그래밍 기능을 가지고 있습니다

R이나 Matlab과 달리 Python은 데이터 분석에 강력할 뿐만 아니라 크롤러, 웹, 자동화된 운영 및 유지 관리, 심지어 게임까지 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 이를 통해 회사는 하나의 기술을 사용하여 모든 서비스를 완료할 수 있으며, 이는 다양한 기술 그룹 간의 비즈니스 통합에 도움이 됩니다. 예를 들어, 우리는 Python의 크롤러 프레임워크 scrapy를 사용하여 데이터를 크롤링한 다음 이를 데이터 처리를 위해 Pandas에 전달하고 마지막으로 Python의 웹 프레임워크 django를 사용하여 이를 사용자에게 표시합니다. 이 일련의 작업은 모두 Python으로 완료할 수 있습니다. 회사의 기술 효율성을 향상시킵니다.

파이썬은 인공지능 시대의 만국어

데이터 분석은 참 지루한 일이거든요. 하지만 인공지능을 이용하면 이런 문제도 해결될 거예요. 오늘날 인공지능이 붐을 일으키면서 Python은 가장 인기 있는 프로그래밍 언어가 되었습니다. Python의 단순성, 풍부한 라이브러리 및 커뮤니티 덕분에 대부분의 딥 러닝 프레임워크는 Python 언어 프로그래밍 지원에 우선순위를 둡니다. 예를 들어, 오늘날 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크인 tensorflow는 C++로 작성되었지만 Python 언어를 가장 잘 지원합니다.

위 내용은 파이썬 데이터 분석이란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!