python在數據分析中的應用
A. python可以做數據分析，好處是什麼呢怎麼學習
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煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。
課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。
課程目錄：
Python基礎
Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符
了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句
常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹
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B. 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。
C. 如何運用Python進行描述分析
在數據分析領域，Python以其強大的功能成為了首選工具。過去幾年，Python已成為最受歡迎的數據分析語言，它在數據科學領域發揮著至關重要的作用。如果你對Python在描述分析中的應用感興趣，你可能已經關注過之前關於Python函數以及數據分析程序庫的文章，以及如何利用Pandas清洗數據的指南。接下來，我們將深入探討如何利用Python進行描述性分析。
描述性分析是數據分析的基礎，它旨在通過統計和圖表來總結數據集的主要特徵。該方法包括分析數據的集中趨勢、離散程度、頻數分布等。以下是一些Python中用於描述性分析的關鍵函數：
平均數：使用np.mean()。
總和：使用np.sum()。
中位數：使用np.median()。
最大值：使用np.max()。
最小值：使用np.min()。
頻次（計數）：使用np.size()。
方差：使用np.var()。
標准差：使用np.std()。
乘積：使用np.prod()。
協方差：使用np.cov(x, y)。
偏度系數：使用skew(x)。
峰度系數：使用kurt(x)。
正態性檢驗結果：使用normaltest(np.array(x))。
四分位數：使用np.quantile(q=[0.25, 0.5, 0.75],interpolation=「linear」)。
描述性統計摘要：使用describe()。
接下來，我們通過一個具體的數據集來展示如何在Python中執行描述性分析。該數據集包含一個班級學生的相關信息，包括姓名、性別、身高和體重。
首先，創建數據幀以載入數據集：
運行代碼以查看數據集的前幾個觀測樣本。
接下來，我們來分析數據的集中趨勢：
算術平均值：使用np.mean()或Pandas的describe()函數計算。
幾何平均數：通過調用Scipy庫中的相應函數計算。
眾數：使用Pandas的mode()函數。
在離散程度方面，我們可以通過以下方法進行分析：
極差與四分位差：使用describe()函數計算。
平均離差：使用Pandas的mad()函數。
標准差：使用np.std()或describe()。
離散系數：計算標准差與平均數之比。
分布狀態的分析包括偏態和峰度。偏態和峰度分別通過以下方法計算：
偏態：使用skew()。
峰度：使用kurt()。
最後，我們探索數據之間的相關性，包括：
散點圖：使用Pandas的plot.scatter()或Matplotlib的scatter()。
相關系數：使用Pandas的corr()。
相關系數矩陣圖：使用Seaborn的heatmap()。
掌握這些技術後，你將能夠有效地利用Python進行描述性分析，深入理解數據集的特性。本篇文章涵蓋了Python在描述性分析中的常用函數和方法，並通過實例演示了如何應用這些工具。在下一期文章中，我們將進一步探討Python在數據分析中的應用，敬請期待！