Analisis data Python: Cerapan tentang corak di sebalik data anda

Analisis data telah menjadi bahagian penting dalam perniagaan moden, membantu perusahaan mengeluarkan cerapan berharga daripada data dan membuat keputusan termaklum. python ialah bahasa pengaturcaraan yang berkuasa dengan perpustakaan analisis data yang luas, menjadikannya salah satu alat pilihan untuk analisis data.

Pemprosesan data

• Panda: Perpustakaan peringkat tinggi untuk pemprosesan dan manipulasi data. Muatkan, bersihkan, ubah dan gabungkan set data dengan mudah.

import pandas as pd

# 加载 CSV 文件
df = pd.read_csv("data.csv")

# 清洗和准备数据
df = df.dropna()# 删除缺失值
df["column"] = df["column"].astype("cateGory")# 转换数据类型

# 合并数据集
df2 = pd.read_csv("data2.csv")
df = pd.merge(df, df2, on="id")

• NumPy: Sebuah perpustakaan untuk pengkomputeran saintifik. Menyediakan pemprosesan array berangka yang cekap, sesuai untuk set data yang besar.

import numpy as np

# 创建一个 NumPy 数组
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 数组操作
arr_mean = np.mean(arr)# 计算平均值
arr_sum = np.sum(arr)# 计算总和

Visualisasi Data

• Matplotlib: Perpustakaan untuk mencipta pelbagai carta dan graf. Boleh menjana histogram, plot serakan, carta garis, dsb.

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个散点图
plt.scatter(df["x"], df["y"])
plt.xlabel("x")
plt.ylabel("y")
plt.show()

• Seaborn: Perpustakaan visualisasi canggih yang dibina di atas Matplotlib. Menyediakan jenis dan gaya carta yang lebih maju.

import seaborn as sns

# 创建一个热力图
sns.heatmap(df.corr())# 计算相关矩阵并绘制热力图
plt.show()

Perlombongan Data dan Pembelajaran Mesin

• Scikit-belajar: Perpustakaan yang luas untuk pembelajaran mesin. Menyediakan pelbagai algoritma klasifikasi, regresi dan pengelompokan.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 划分训练和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[["x", "y"]], df["z"])

# 训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
score = model.score(X_test, y_test)# 计算准确率

• TensorFlow: Satu pembelajaran mendalam rangka kerja yang berkuasa. Boleh digunakan untuk membina rangkaian saraf, memproses bahasa semula jadi dan tugas penglihatan komputer.

import Tensorflow as tf

# 创建一个神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")
])

# 训练模型
model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)

Kelebihan analisis data Python

• Alat berkuasa: Python mempunyai satu siri perpustakaan analisis data yang berkuasa untuk memenuhi pelbagai pemprosesan data, visualisasi dan keperluan mesin pembelajaran.
• Mudah digunakan: Python ialah bahasa dengan sintaks yang ringkas dan kebolehbacaan yang kuat, yang merendahkan ambang untuk analisis data.
• Komuniti Aktif: Python mempunyai komuniti yang besar dan aktif yang menyediakan dokumentasi, tutorial dan sokongan.
• Skalabiliti: Python menyediakan platform berskala untuk set data yang besar dan tugas analisis yang kompleks.

Kesimpulan

Python sesuai untuk analisis data, dan dengan perpustakaan yang kaya serta kemudahan penggunaan, ia membolehkan perniagaan meneroka data dengan cekap dan menyeluruh. Dengan memanfaatkan alat analisis data Python, organisasi boleh mendapatkan cerapan di sebalik data mereka, membuat keputusan termaklum dan meningkatkan hasil perniagaan.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis data Python: Cerapan tentang corak di sebalik data anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!