python在大數據分析

『壹』 做數據分析為什麼要使用python

現如今，數據分析中有很多的工具都是十分實用的。由於大數據的發展越來越好，使得使用了大數據分析的企業已經朝著更好的方向發展。正是因為這個原因，數據分析行業的人才也開始變得火熱起來，尤其是高端人才，越來越稀缺。當然，對於數據分析這個工作，的確是需要學會一些編程語言的，比如MATLAB，Python，Java等語言。但是對於初學者來說，Python是一個不錯的語言，Python語言簡單易懂，同時對於大數據分析有很明顯的幫助。那麼數據分析為什麼要使用Python呢？這是因為Python有很多優點，那麼優點都是什麼呢？下面我們就給大家介紹一下這些優點。
首先說說Python的第一個優點，那就是Python在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都顯得比較活躍，這就是Python作為數據分析的原因之一，python擁有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科學計算方面十分有優勢，尤其是pandas，在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，已經成為數據分析中流砥柱的分析工具。
Python最大的優點那就是簡單易學。很多學過Java的朋友都知道，Python語法簡單的多，代碼十分容易被讀寫，最適合剛剛入門的朋友去學習。我們在處理數據的時候，一般都希望數據能夠轉化成可運算的數字形式，這樣，不管是沒學過編程的人還是學過編程的人都能夠看懂這個數據。
當然，Python也具有強大的編程能力，這種編程語言不同於R或者matlab，python有些非常強大的數據分析能力，並且還可以利用Python進行爬蟲，寫游戲，以及自動化運維，在這些領域中有著很廣泛的應用，這些優點就使得一種技術去解決所有的業務服務問題，這就充分的體現的Python有利於各個業務之間的融合。如果使用Python，能夠大大的提高數據分析的效率。
其實現如今，Python是一個面向世界的編程語言，Python對於如今火熱的人工智慧也有一定的幫助，這是因為人工智慧需要的是即時性，而Python是一種非常簡潔的語言，同時有著豐富的資料庫以及活躍的社區，這樣就能夠輕松的提取數據，從而為人工智慧做出優質的服務。
通過上面的描述，相信大家已經知道了使用Python做數據分析的優點了。Python語言得益於它的簡單方便，使得其在大數據、數據分析以及人工智慧方面都有十分明顯的存在感，對於數據分析從業者以及想要進入數據分析行業的人來說，簡單易學容易上手的優勢也是一個優勢，所以不管大家是否進入數據分析行業，學習Python是沒有壞處的。

『貳』 python怎麼做大數據分析

數據獲取：公開數據、Python爬蟲外部數據的獲取方式主要有以下兩種。（推薦學習：Python視頻教程）
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
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