Pengenalan kepada Python sebagai Alat Analitis Data

Ketika saya mendalami pembelajaran minggu kedua saya di Akademi Lux Tech, kami telah diperkenalkan dengan Python sebagai bahasa pemula. Berikut ialah gambaran keseluruhan pengenalan kepada Python sebagai alat analisis data. Saya telah melalui banyak video penganalisis data dan kebanyakan mereka mengesyorkan menggunakan Python untuk analisis data, mengapa? Python ialah bahasa pengaturcaraan yang popular untuk analisis data kerana ia menawarkan kepelbagaian, fleksibiliti, perpustakaan yang luas dan keupayaan visualisasi untuk berfungsi dengan set data yang besar. Ia juga sesuai untuk analitik data kerana ia sebati dengan alat dan pangkalan data BI.

Kelebihan Python dalam Analitis Data

Python ialah pilihan pilihan dalam analitis data sejak:

1. Ia mempunyai sintaks yang ringkas dan mudah dipelajari.
2. Banyak perpustakaan seperti NumPy, Pandas, Seaborn, SciPy dan Matplotlib membantu dalam analisis data.
3. Perpustakaan yang tersedia seperti Matplotlib dan Seaborn membantu dalam visualisasi data, membantu dalam memahami arah aliran dan corak data.
4. Ia fleksibel dan berfungsi dengan baik dengan pelbagai sumber data dan pangkalan data, membolehkan analisis.
5. Ia membantu untuk menggunakan penyelesaian analisis ke dalam pengeluaran menggunakan rangka kerja seperti Django dan Flask. Ini membantu menerapkan konsep teori kepada dunia perniagaan sebenar.

Di bawah ialah beberapa cara Python digunakan dalam analitis data

• Perbalahan Data Apakah sebenarnya perbalahan data? Ini ialah proses mengumpul data mentah, menilai dan membersihkannya untuk menjadikannya berguna. Python digunakan untuk mengimport data daripada pelbagai sumber, mengendalikan nilai yang hilang dan memproses set data yang besar. Ini membantu untuk membentuk semula data untuk analisis. Perpustakaan Pandas kebanyakannya digunakan untuk perbalahan dan manipulasi data. Untuk menggunakan panda, persekitaran perlu disediakan iaitu, Vs Code atau Jupyter Notebook. Jika panda tidak dipasang, jalankan arahan:

Pip install pandas

Kemudian jalankan:

import pandas as pd

Dari sana, muatkan set data ke dalam bingkai data panda.

Analisis Data Penerokaan (EDA)
Python membantu dalam penerokaan dan visualisasi data menggunakan perpustakaan seperti Matplotlib, Seaborn dan Pandas. Pengekodan dengan Python membantu memahami pengedaran data dan perhubungan menggunakan statistik deskriptif, jadual pangsi dsb.

Pembelajaran Mesin
Python menawarkan perpustakaan yang membantu dalam pembelajaran mesin seperti Scikit-Learn dan Tensor Flow.

Bagaimanakah penganalisis data menggunakan Python dalam kehidupan seharian?

Mengimport data
Pelbagai perpustakaan Python seperti NumPy, Pandas, BeautifulSoup membantu dalam pengimportan data daripada pelbagai sumber seperti: Fail Csv dan hamparan excel, pangkalan data SQL, API Web dan mengikis halaman HTML/XML dan storan awan. Pilihan perpustakaan yang akan digunakan bergantung pada jenis dan struktur data.

EDA dalam Python
Dalam dunia nyata, data sering mengandungi ralat seperti nilai yang hilang dan kadangkala boleh menjadi tidak tepat justeru memerlukan beberapa pembersihan. Analisis Data Penerokaan dalam Python membantu dalam pembersihan data dengan: Mengenal pasti anomali, mengendalikan data yang hilang, menyemak dan membetulkan jenis data, mengubah data mentah menjadi set yang berguna dan boleh dipercayai untuk analisis.

Mengubah data untuk cerapan
Selepas membersihkan data, python mendayakan pelbagai transformasi seperti jadual Pivot, menggabungkan set data dan menukar jenis dan format data.

Analisis Deskriptif menggunakan Python
Perpustakaan SciPy mempunyai fungsi statistik deskriptif dan inferensi manakala Matplotlib dan Seaborn membantu dalam visualisasi data.
Python ialah bahasa yang menarik dan saya boleh membuktikan ia mesra pemula. Sila tinggalkan sebarang pertanyaan/komen di ruangan komen.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada Python sebagai Alat Analitis Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!