Python으로 빅데이터 분석을 수행하는 방법

데이터 수집: 공개 데이터, Python 크롤러

외부 데이터 얻는 방법은 크게 두 가지가 있습니다. (추천 학습: Python 동영상 튜토리얼)

첫 번째는 일부 과학 연구 기관, 기업 및 정부에서 일부 데이터를 공개하는 것입니다. 이 데이터를 다운로드하려면 특정 웹사이트로 이동하세요. 이러한 데이터 세트는 일반적으로 상대적으로 완전하고 품질이 상대적으로 높습니다.

외부 데이터를 얻는 또 다른 방법은 크롤러를 이용하는 것입니다.

예를 들어, 크롤러를 사용하여 채용 웹사이트에서 특정 직위에 대한 채용 정보를 얻을 수 있고, 대여 웹사이트에서 특정 도시의 대여 정보를 크롤링할 수 있으며, 영화 목록을 크롤링할 수 있습니다. Douban에서 가장 높은 평가를 받고 NetEase Cloud 음악 리뷰 순위 목록인 Zhihu에서 좋아요 순위를 획득합니다. 인터넷에서 크롤링된 데이터를 기반으로 특정 산업, 특정 집단을 분석할 수 있습니다.

크롤링하기 전에 Python에 대한 몇 가지 기본 지식을 알아야 합니다: 요소(목록, 사전, 튜플 등), 변수, 루프, 함수...

그리고 , Python 라이브러리(urllib, BeautifulSoup, 요청, scrapy)를 사용하여 웹 크롤러를 구현하는 방법.

기본 크롤러를 마스터한 후에도 정규식, 쿠키 정보 사용, 사용자 로그인 시뮬레이션, 패킷 캡처 분석, 프록시 풀 구축 등과 같은 몇 가지 고급 기술이 필요합니다. 다양한 웹사이트의 응답.

데이터 접근: SQL 언어

10,000개 이내의 데이터를 다룰 때 엑셀은 일단 데이터의 양이 된다면 문제가 없습니다. 너무 크면 목표를 달성할 수 없지만 데이터베이스는 이 문제를 매우 잘 해결할 수 있습니다. 그리고 대부분의 회사에서는 SQL 형식으로 데이터를 저장합니다.

SQL은 가장 고전적인 데이터베이스 도구로서 대용량 데이터의 저장 및 관리 가능성을 제공하고 데이터 추출 효율성을 크게 향상시킵니다. 다음 기술을 숙지해야 합니다:

특정 상황에서 데이터 추출

데이터베이스 추가, 삭제, 확인 및 수정

그룹화 및 집계 data, 여러 테이블 간 연결 설정 방법

데이터 전처리: Python(pandas)

얻는 데이터가 깨끗하지 않을 때가 많습니다. 이때, 보다 정확한 분석 결과를 얻기 위해서는 데이터를 정리하고 분석에 영향을 미치는 데이터를 처리하는 작업이 필요합니다.

데이터 전처리의 경우 pandas(파이썬 패키지) 사용법을 배우면 일반적인 데이터 정리를 다루는데 문제가 없습니다. 마스터해야 할 지식 포인트는 다음과 같습니다.

선택: 데이터 액세스

결측값 처리: 누락된 데이터 행 삭제 또는 채우기

중복값 처리 : 중복값 판단 및 삭제

아웃라이어 처리: 불필요한 공백 및 극단적인 비정상 데이터 삭제

관련 작업: 기술통계, 적용, 히스토그램 등# 🎜🎜#

Merge: 다양한 논리적 관계를 준수하는 병합 작업

그룹: 데이터 분할, 별도의 기능 실행, 데이터 재구성

Reshaping: 데이터 관점을 빠르게 생성 표

확률이론과 통계지식

꼭 숙지해야 할 지식 포인트는 다음과 같습니다

기본통계: 평균, 중앙값, 최빈값, 백분위수, 극단값 등

기타 기술통계: 왜도, 분산, 표준편차, 유의성 등

기타 통계 지식 : 모집단 및 표본, 모수 및 통계, ErrorBar

확률 분포 및 가설 검정: 다양한 분포, 가설 검정 과정

기타 확률 이론 지식: 조건부 확률, 베이지안 등

통계에 대한 기초지식을 갖추고 이러한 통계를 활용하여 기본적인 분석을 할 수 있습니다. Seaborn, matplotlib 등(python 패키지)을 사용하여 시각적 분석을 수행하고 다양한 시각적 통계 차트를 통해 유익한 결과를 얻을 수 있습니다.

Python 데이터 분석

회귀 분석 방법을 익히세요. 선형 회귀와 로지스틱 회귀를 통해 실제로 대부분의 데이터에 대한 분석을 수행할 수 있습니다. 회귀분석을 통해 비교적 정확한 결론을 도출할 수 있습니다. 이번 편에서 마스터해야 할 지식 포인트는 다음과 같습니다.

회귀분석: 선형회귀, 로지스틱 회귀

기본 분류 알고리즘: 의사결정트리, 랜덤포레스트.. .

# 🎜🎜#기본 클러스터링 알고리즘: k-평균...

특성 공학 기본: 특성 선택을 사용하여 모델을 최적화하는 방법

매개변수 조정 방법: 매개변수를 조정하여 모델을 최적화하는 방법# 🎜🎜#

Python 데이터 분석 패키지: scipy, numpy, scikit-learn 등

이 데이터 분석 단계에서는 다음에 집중하세요. 회귀 분석 방법을 이해하면 대부분의 문제를 해결할 수 있습니다. 기술 통계 분석 및 회귀 분석을 사용하면 좋은 분석 결론을 얻을 수 있습니다.

물론 연습이 늘어나면 복잡한 문제에 직면할 수도 있고 분류 및 클러스터링과 같은 고급 알고리즘을 이해해야 할 수도 있습니다.

그러면 다양한 유형의 문제에 어떤 알고리즘 모델이 더 적합한지 알 수 있습니다. 모델 최적화를 위해서는 특징 추출 및 매개변수 조정을 통해 예측 정확도를 높이는 방법을 이해해야 합니다.

scikit-learn 라이브러리를 통해 데이터 분석, 데이터마이닝 모델링, 분석의 전 과정을 Python으로 구현하실 수 있습니다.

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위 내용은 Python으로 빅데이터 분석을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!