用python進行數(shù)據(jù)分析的方法-創(chuàng)新互聯(lián)

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這篇文章給大家分享的是有關(guān)用python進行數(shù)據(jù)分析的方法的內(nèi)容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧。

1、Python數(shù)據(jù)分析流程及學(xué)習(xí)路徑

數(shù)據(jù)分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內(nèi)容。

根據(jù)每個部分需要用到的工具，Python數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路徑如下：

2、利用Python讀寫數(shù)據(jù)

Python讀寫數(shù)據(jù)，主要包括以下內(nèi)容：

我們以一小段代碼來看：

可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現(xiàn)Python讀入EXCEL文件。

3、利用Python處理和計算數(shù)據(jù)

在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科學(xué)計算，pandas主要用于表型數(shù)據(jù)處理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。

Statsmodels允許用戶瀏覽數(shù)據(jù)，估計統(tǒng)計模型和執(zhí)行統(tǒng)計測試?？梢詾椴煌愋偷臄?shù)據(jù)和每個估算器提供廣泛的描述性統(tǒng)計，統(tǒng)計測試，繪圖函數(shù)和結(jié)果統(tǒng)計列表。

Scikit-leran則是著名的機器學(xué)習(xí)庫，可以迅速使用各類機器學(xué)習(xí)算法。

5、利用Python數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)工作中的一項重要內(nèi)容，它可以輔助分析也可以展示結(jié)果。

感謝各位的閱讀！關(guān)于用python進行數(shù)據(jù)分析的方法就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！

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