Prasyarat
- Pengetahuan asas komputer
- Asas PengaturcaraanKonsep (seperti pembolehubah, jenis data dan pernyataan bersyarat)
- Pasang python dan perpustakaan yang diperlukan (seperti pandas, NumPy dan Matplotlib)
Langkah 1: Import dan Penerokaan Data
- Gunakan perpustakaan Pandas untuk membaca data daripada CSV, excel atau pangkalan data
- Teroka struktur data, jenis data dan statistik
- Cari nilai, outlier dan corak pengedaran data yang hilang
Langkah 2: Pembersihan Data
- Kendalikan nilai yang tiada (cth. isi dengan min atau median)
- Alih keluar pendua
- Tukar jenis data (cth. tukar rentetan kepada nombor)
- Normalkan data (cth. tukar unit ukuran berbeza kepada unit yang sama)
Langkah 3: Analisis Data
-
Statistik deskriptif: Kira purata, median, sisihan piawai dan statistik lain
-
Visualisasi: Buat carta dan graf menggunakan Matplotlib atau Seaborn untuk memvisualisasikan pengedaran dan aliran data
-
Pengujian Hipotesis: Gunakan ujian statistik untuk menguji hipotesis tentang pengedaran data dan perbezaan antara kumpulan
Langkah 4: Pembelajaran Mesin
- Gunakan perpustakaan Scikit-learn untuk mengaplikasikan pembelajaran mesinalgoritmaseperti regresi, pengelasan dan pengelompokan
- Melatih dan menilai model menggunakan teknik pengesahan silang
- Ramalkan dan terangkan output model
Langkah 5: Perlombongan Data
- Temui corak tersembunyi, trend dan peraturan persatuan menggunakan teknik perlombongan data
- Teroka analisis korelasi, pengelompokan dan algoritma klasifikasi
- Fokus pada kebolehtafsiran dan cerapan hasil
Petua dan Nasihat
- Gunakan perkembanganpersekitaran
interaktif seperti Jupyter Notebook atau Spyder
-
Belajarstruktur data asas (seperti Pandas DataFrame dan Series)
- Familiar dengan fungsi manipulasi data (seperti penapisan, pengumpulan dan penggabungan)
- Dapatkan bantuan dan sokongan dengan tutorial
dalam talian, buku dan forum komuniti
- Mulakan dengan set data kecil dan tugasan analisis mudah dan tingkatkan kesukaran secara beransur-ansur
Kesimpulan
Menguasai asas Python Analisis Data memerlukan masa dan usaha, tetapi ia merupakan langkah pertama yang penting bagi profesional yang berdedikasi dalam bidang data. Dengan mengikuti langkah-langkah dalam panduan ini, pemula boleh membangunkan kemahiran yang mereka perlukan dalam analisis data untuk membuka pintu kerjaya untuk kerjaya mereka. Dengan memanfaatkan kuasa Python, mereka boleh menemui cerapan berharga dalam data mereka, membuat keputusan termaklum dan memacu hasil perniagaan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengetuk Pintu Analisis Data Python: Panduan Pemula. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!