Pythonthon怎麼分析數據

python怎麼分析資料？

在不同的場景下通常可以採用不同的資料分析方式，例如對於大部分職場人來說，Excel可以滿足大部分資料分析場景，當資料量比較大的時候可以通過學習資料庫知識來完成資料分析任務，對於更複雜的資料分析場景可以透過BI工具來完成資料分析。透過工具進行資料分析一方面比較便捷，另一方面也比較容易掌握。

但是針對於更開放的資料分析場景時，就需要透過程式設計的方式來進行資料分析了，例如透過機器學習的方式進行資料分析，而Python語言在機器學習領域有廣泛的應用。採用機器學習的方式進行資料分析需要經過五個步驟，分別是資料準備、演算法設計、演算法訓練、演算法驗證、演算法應用。

採用機器學習進行資料分析時，首先要了解常見的演算法，例如knn、決策樹、支援向量機、樸素貝葉斯等等，這些演算法都是機器學習領域非常常見的演算法，也具有比較廣泛的應用場景。當然，學習這些演算法也需要具備一定的線性代數和機率論基礎。學習不同的演算法最好結合對應的應用場景來分析，有的場景也需要結合多個演算法來分析。另外，透過場景學習演算法的使用會盡快建立畫面感。

採用Python進行資料分析也需要掌握一系列函式庫的使用，包括Numpy（矩陣運算函式庫）、Scipy（統計運算函式庫）、Matplotlib（繪圖函式庫）、pandas（資料集操作）、Sympy（數值運算庫）等函式庫，這些函式庫在Python進行資料分析時有廣泛的應用。

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