파이썬으로 데이터를 분석하는 방법

파이썬으로 데이터를 분석하는 방법은 무엇인가요?

일반적으로 다양한 시나리오에서 다양한 데이터 분석 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 대부분의 전문가의 경우 Excel은 대부분의 데이터 분석 시나리오를 충족할 수 있으며, 데이터 양이 상대적으로 많으면 데이터베이스 분석 작업을 학습하여 데이터를 완성할 수 있습니다. 보다 복잡한 데이터 분석 시나리오의 경우 BI 도구를 통해 데이터 분석을 완료할 수 있습니다. 도구를 통한 데이터 분석은 한편으로는 더 편리하고 다른 한편으로는 익히기가 더 쉽습니다.

그러나 보다 개방적인 데이터 분석 시나리오를 위해서는 머신러닝을 통한 데이터 분석 등 프로그래밍을 통해 데이터 분석이 이루어져야 하는데, 머신러닝 분야에서는 Python 언어가 널리 사용됩니다. 머신러닝을 활용한 데이터 분석에는 데이터 준비, 알고리즘 설계, 알고리즘 훈련, 알고리즘 검증, 알고리즘 적용의 5단계가 필요합니다.

데이터 분석을 위해 머신러닝을 사용할 때는 먼저 knn, 의사결정트리, 서포트 벡터 머신, 나이브 베이즈 등의 일반적인 알고리즘을 이해해야 합니다. 이러한 알고리즘은 머신러닝 분야에서 매우 일반적인 알고리즘이며 비교 우위도 있습니다. . 광범위한 응용 시나리오. 물론 이러한 알고리즘을 배우려면 선형 대수학 및 확률 이론에 대한 특정 기초도 필요합니다. 다양한 알고리즘을 학습하고 해당 응용 시나리오와 함께 분석하는 것이 가장 좋습니다. 일부 시나리오는 여러 알고리즘과 함께 분석해야 합니다. 또한, 장면 기반 학습 알고리즘을 사용하면 최대한 빨리 시각적 감각을 확립할 수 있습니다.

데이터 분석을 위해 Python을 사용하려면 Numpy(행렬 연산 라이브러리), Scipy(통계 연산 라이브러리), Matplotlib(그림 라이브러리), pandas(데이터 세트 연산), Sympy(수치 연산)를 포함한 일련의 라이브러리 사용을 마스터해야 합니다. 라이브러리) 및 Python에서 데이터 분석을 위해 널리 사용되는 기타 라이브러리입니다.

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