Ⅰ python 數據分析與數據挖掘是啥
數據分析和數據挖掘並不是相互獨立的，數據分析通常是直接從資料庫取出已有信息，進行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。但是如果要分析已有信息背後的隱藏信息，而這些信息通過觀察往往是看不到的，這是就需要用到數據挖掘，作為分析之前要走的一個門檻。數據挖掘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。
這里可以使用億信華辰一站式數據分析平台ABI，億信ABI融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。其中數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。幫助企業發現潛在的信息，挖掘數據的潛在價值。
Ⅱ 做大數據分析一般用什麼工具呢
java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當於有學習大數據。基礎
Linux：因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
好說完基礎了，再說說還需要學習哪些大數據技術，可以按我寫的順序學下去。
Hadoop：這是現在流行的大數據處理平台幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop裡麵包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬碟一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。
記住學到這里可以作為你學大數據的一個節點。
Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以後的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟體對它有依賴，對於我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。
Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql資料庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什麼層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的許可權，修改root的密碼，創建資料庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。
Sqoop：這個是用於把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。
Hive：這個東西對於會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。
Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警並能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。
Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL資料庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的並且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用於大數據處理完成之後的存儲目的地。
Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎麼處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，並寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。
Spark：它是用來彌補基於MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬碟。特別適合做迭代運算，所以演算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。
Ⅲ python中全變差正則化
1.正則的簡單介紹
首先你得導入正則方法 import re 正則表達式是用於處理字元串的強大工具，擁有自己獨立的處理機制，效率上可能不如str自帶的方法，但功能十分靈活給力。它的運行過程是先定一個匹配規則（」你想要的內容+正則語法規則」）,放入要匹配的字元串，通過正則內部的機制就能檢索你想要的信息。
2.findall的常用幾種姿勢
基本結構大致: nojoke = re.findall(r』匹配的規則』,』要檢索的願字元串』) nojoke就是我們最後通過正則返回的結果，re正則findall查找全部r標識代表後面是正則的語句（這樣在代碼多的時候好查閱），下面我們看看幾個例子好深入了解
這段代碼是找出檢索字元串中所有的bi並以列表的形式返回，這個會經常用到計算統一字元出現的次數。繼續看下一個
這里加了個符號^表示匹配以abi開頭的的字元串返回,也可以判斷字元串是否以abi開始的。
這里在的用$符號表示以gbi結尾的字元串返回,判斷是否字元串結束的字元串。
這里[…]的意思匹配括弧內a和f，或者b和f，或者c和f的值返回列表。
「d」是正則語法規則用來匹配0到9之間的數返回列表,需要注意的是11會當成字元串』1』和』1』返回而不是返回』11』這個字元串，切記用不好這里是大坑。
當然解決的辦法就你要取幾位數就寫幾個d，上面這里演示取字元串中3位數字，這里展現了正則靈活一方面。
這里小d表示取數字0-9，大D表示不要數字，也就是出了數字以外的內容返回。
「w」在正則裡面代表匹配從小寫a到z,大寫A到Z，數字0到9包含前面這三種的如上面列印的一樣.
「W」在正則裡面代表匹配除了字母與數字以外的特殊符號，但這里斜杠的用法要注意在字元串是轉義符號具體網路去學。
這里加了個問號.*？就是限制它不讓他最大范圍的匹配也叫非貪婪模式匹配。結果是把兩個div內的內容匹配返回。
這里加re.I(大寫的i)表示匹配無論公的母的大小寫都通吃都要，不然後面有大小寫就會出現上面匹配找不到返回空列表給你。
這里又搞事了就是n俗稱換行符，一旦換行程序就SB了不認了,所以我們加上了re.S(大寫)這樣代表比匹配包括換行在內的所有字元內容返回，基本你把上面的語法和用法學會後基本70%以上匹配方法全都搞定，當然還有很方法我就不列舉了，大家可以自己去學習（剩下的基本我都很少用到了）。
2.match和search的用法及區別：
re.match 嘗試從字元串的起始位置匹配一個模式，如果不是起始位置匹配成功的話，match()就返回none。re.search 掃描整個字元串並返回第一個成功的匹配。
Ⅳ 大數據分析需要哪些工具
稍微整理了下常用到的大數據分析工具，看下能不能幫到你
1.專業的大數據分析工具
2.各種Python數據可視化第三方庫
3.其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。
Ⅳ 常見的數據分析軟體有哪些
好的數據分析工具可以讓數據分析事半功倍，更容易處理數據。分析一下市面上流行的四款大數據分析軟體:
一、Excel
Excel使用人群眾多是新手入門級數據分析工具，也是最基本的數據分析工具之一。Excel主要學習使用常用函數、快捷鍵操作、基本圖表製作、數據透視表等。Excel具有多種強大的功能，可以滿足大多數數據分析工作的需要。而且Excel提供了相當友好的操作界面，對於有基本統計理論的用戶來說更容易上手。
二、SQL軟體
SQL是一種資料庫語言，它具有數據操作和數據定義功能，交互性強，能給用戶帶來很大方便。SQL專注於Select、聚合函數和條件查詢。關聯庫是目前應用較廣的資料庫管理系統，技術較為成熟。這類資料庫包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作為一種操作命令集，以其豐富的功能受到業界的廣泛歡迎，成為提高資料庫運行效率的保證。SQLServer資料庫的應用可以有效提高數據請求和返回速度，有效處理復雜任務，是提高工作效率的關鍵。
三、Python軟體
Python提供了能夠簡單有效地對對象進行編程的高級數據結構。Python語法和動態類型，以及解釋性語言的本質，使它成為大多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，並可用於可定製軟體中的擴展程序語言。豐富的Python標准庫提供了源代碼或機器代碼，適用於各種主要系統平台。Python有極其簡單的解釋文檔，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商業智能(Busines Inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大數據分析解決方案，可以有效地整合企業中現有的數據，快速准確地提供報表和幫助領導作出決策的數據依據，幫助企業做出明智的業務決策。BI工具是根據數據分析過程設計的。首先是數據處理，數據清理，然後是數據建模，最後是數據可視化，用圖表識別問題，影響決策。
在思邁特軟體Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式為庫表提取數據模型的語義，通過可視化工具來處理數據，使其成為具有語義一致性和完整性的數據模型；它也增強了自助式數據集建立數據模型的能力。該系統支持的數據預處理方法有：采樣、分解、過濾與映射、列選擇、空值處理、合並列、合並行、元數據編輯、線選擇、重復值清除、排序等等。
它能通過表格填寫實現數據採集和補錄，並能對數據源進行預先整合和處理，通過簡單的拖放產生各種可視圖。同時，提供了豐富的圖標組件，可實時顯示相關信息，便於利益相關者對整個企業進行評估。
目前市場上的大數據分析軟體很多，如何選擇取決於企業自身的需求。因此，企業在購買數據分析軟體之前，首先要了解企業數據分析的目的是什麼。假如你是數據分析的新手，對需求了解不多，不妨多試試BI工具，BI工具在新手數據分析方面還是比較有優勢的。
