如何用Python进行数据分析？

1.为何选择Python进行数据分析？

Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可使你只关心完成什么样的工做任务，而不是纠结于Python的语法。

另外，Python是开源的，它拥有很是多优秀的库，能够用于数据分析及其余领域。更重要的是，Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具备很好的兼容性。所以，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来讲，是一件很是节省学习成本的事。

Python的众多优势让它成为最受欢迎的程序设计语言之一，国内外许多公司也已经在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。

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2.编程基础

要学习如何用Python进行数据分析， CDA数据分析师建议第一步是要了解一些Python的编程基础，知道Python的数据结构，什么是向量、列表、数组、字典等等；了解Python的各类函数及模块。下图整理了这一阶段要掌握的知识点：

3.数据分析流程

Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就能够逐渐进入数据分析的奇妙世界。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大体可分为如下五个流程：

1)数据获取

通常有数据分析师岗位需求的公司都会有本身的数据库，数据分析师能够经过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具备链接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，好比pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

而获取外部数据主要有两种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是经过编写爬虫代码自动爬取数据。若是但愿使用Python爬虫来获取数据，咱们可使用如下Python工具：

Requests-主要用于爬取数据时发出请求操做。

BeautifulSoup-用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据，解析为对象进而处理。

Scapy-一个处理交互式数据的包，能够解码大部分网络协议的数据包

2)数据存储

对于数据量不大的项目，可使用excel来进行存储和处理，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷。

3)数据预处理

数据预处理也称数据清洗。大多数状况下，咱们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不一样项目数据预处理步骤的方法也不同。CDA数据分析师认为数据分析有80%的工做都在处理数据。若是选择Python做为数据清洗的工具的话，咱们可使用Numpy和Pandas这两个工具库：

Numpy - 用于Python中的科学计算。它很是适用于与线性代数，傅里叶变换和随机数相关的运算。它能够很好地处理多维数据，并兼容各类数据库。

Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的，能够提供一系列函数来处理数据结构和运算，如时间序列等。

4)建模与分析

这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。

常见的数据挖掘模型有：

在这一阶段，Python也具备很好的工具库支持咱们的建模工做：

scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn能够实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等经常使用的机器学习算法。

Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目每每数据量较大，且最终须要的精度更高。

5)可视化分析

数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具备：

Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，而且提供多样化的输出格式。

Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，能够和Pandas进行无缝连接。

按照这个流程，每一个阶段所涉及的知识点能够细分以下：

从上图咱们也能够得知，在整个数据分析流程，不管是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，仍是数据可视化，Python目前已经能够很好地支持咱们的数据分析工做。