python大數據分析項目

⑴ 大數據分析需要什麼樣的python能力呢

什麼是大數據？

大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言，你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據，卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。

為什麼選擇Python？

Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。

現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。

數據分析流程

一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照分享的這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：

以上我的回答希望對你有所幫助

⑵ 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。

⑶ 為什麼大數據用python

Python 已經成為較受歡迎的程序設計語言之一。自從2004年以後，python的使用率呈線性增長。2011年1月，它被TIOBE編程語言排行榜評為2010年度語言。由於Python語言的簡潔性、易讀性以及可擴展性，在國外用Python做科學計算的研究機構日益增多，一些知名大學已經採用Python來教授程序設計課程。

數據就是資產。大數據工程師是現在十分火熱、高薪的職位。做大數據開發和分析不僅要用到Java，Python也是較重要的語言。

那麼，今天我們就來分析一下，Python之於大數據的意義和作用。

相關推薦：《Python入門教程》

什麼是大數據？

大數據(big data)，指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

為什麼是python大數據？

從大數據的網路介紹上看到，大數據想要成為信息資產，需要有兩步，一是數據怎麼來，二是數據處理。

數據怎麼來：

在數據怎麼來這個問題上，數據挖掘無疑是很多公司或者個人的優選，畢竟大部分公司或者個人是沒有能力產生這么多數據的，只能是挖掘互聯網上的相關數據。

網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，較流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

當然，網路爬蟲並不僅僅只是打開網頁，解析HTML怎麼簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。

Python由於能夠很好的支持協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是較早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。

數據處理：

有了大數據，那麼也需要處理，才能找到適合自己的數據。而在數據處理方向，Python也是數據科學家較喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。

正是因為這些原因，才讓python語言成為很多公司處理大數據的優選。加之python本身具有簡單、易學、庫多等原因，讓越來越多的人選擇轉行python開發。

⑷ 為什麼大數據選擇python

大數據的數據從哪裡來?除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。
網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。
不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。
抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。
數據處理
萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程?
如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且R語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。
Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言提供了非常好的支持。
Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的Pylearn2，是深度學習領域的重要成員。Theano利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有Pandas，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。
對了，還有iPython，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行ipython notebook在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果;如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。
為什麼是Python
正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。
對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行import this，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。
對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。
對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證;和Java相比，Python語法簡潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼;和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——如何解決問題。

⑸ 如何利用python進行數據分析

近年來分析學在數據、網路、金融等領域獲得了突出的地位。應用各種軟體組合起來進行數據收集，數據管理，以及數據分析，得出的結論用作商業決策，業務需求分析等等。分析學用於研究一個產品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大數據，安全，數字和軟體分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要作用的一個延續：
在這個信息過載的世界，只有那些可以利用解析數據的優勢來得出見解的人會獲益。Python對於大數據的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發的很多工具都是基於Python來約束大數據塊。分析師們會發現Python並不難學，它是一個強有力的數據管理和業務支持的媒介。
使用單一的語言來處理數據有它的好處。如果你以前曾經使用過C++或者Java，那麼對你來說，Python應該很簡單。數據分析可以使用Python實現，有足夠的Python庫來支持數據分析。 Pandas是一個很好的數據分析工具，因為它的工具和結構很容易被用戶掌握。對於大數據來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在數據科學領域，Python也因為它的「開發人員友好性」而使其他語言相形見絀。一個數據科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。
除了Python在數據分析中那些很明顯的優點(易學，大量的在線社區等等)之外，在數據科學中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數基於網路的分析，是Python在數據分析領域得以廣泛傳播的主要原因。
不論是金融衍生品還時大數據分析，Python都發揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統，軟體工具以及數據流結合在一起，當然也包括R。用Python來對大數據做圖表效果更好，它在速度和幫助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預測分析和統計分析。

⑹ 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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⑺ 【快Python】#10：使用Dask分析大數據

Dask與Spark共同拓展了Python生態在大數據分析中的邊界，它不僅支持龐大的數據處理，還兼容多種介面，如NumPy和concurrent.futures。本篇將深入探討Dask的底層原理、分布式調度與超內存數據處理，一步步揭示其工作方式。

首先，我們從基礎概念出發，通過實例學習Dask DataFrame介面，理解其與pandas的語義差異。接著，我們將探索超內存數據的分片策略和最佳實踐，Dask的分布式調度器在HPC和GPU伺服器等環境中展現出智能任務分配的能力。

從Dask的執行模型開始，它與pandas等庫的差異尤為關鍵。我們通過分析美國50州稅務數據，用Dask對比pandas的性能，研究財產稅佔比，但小數據集仍由pandas處理，以做基準對比。

讀取和處理非數值數據，將數據轉換為Dask DataFrame，我們著重於Dask的延遲執行特性，它生成任務圖，僅在計算時才實時執行。這里，我們通過操作如從Survey_Year提取年份，創建新列，來具體展示這一點。

分析Dask操作的性能時，我們關注的是數據切分對性能的影響，而非特定平台。例如，從Amount列計算稅收佔比，我們對比了不同操作的復雜度，尤其是在處理超內存數據時。

對於小規模數據，我們進行了分片處理，如從Amount列中提取信息，創建year列，並可視化執行圖。分片後的數據，如15KB分為3個5KB片段，展現了Dask的並行處理優勢。

Dask通過pandas或NumPy的分片實現數據切分，但要避免不必要的重復計算，例如，解析Amount列後將其持久化，減少後續的重復處理。數據分片帶來的並行查詢優勢顯著，但跨節點的數據傳輸成本不可忽視，需明智地選擇何時進行持久化。

優化後的計算流程中，我們繼續進行稅金計算和排序，並對比了Dask與pandas在分布式數據處理上的差異。比如，將Amount列轉換為千元單位，Dask的任務圖如圖10.5，清晰展示了高效的並行執行。

理解Dask任務生成後，我們轉向分布式調度。Dask的分布式調度器支持多機器和雲服務，提供多線程、多進程選項，如在4核8線程機器上配置4個工作組件，每個1線程，內存限制1GB。同時，利用Cython或Numba進行性能優化，尤其在處理大型圖像時效果顯著。

使用Dask的客戶端介面，我們創建連接到調度器的實例，查看其基礎設施，強調庫版本一致性在異構集群中的重要性。接下來，我們通過Dask.distributed在異構集群中運行代碼，如處理分形幾何點集，通過遞歸公式計算位置矩陣，優化大圖處理，如將1000x1000圖片切分為塊，以減少任務數量。

最後，我們通過Dask初始化代碼，處理大規模分形圖像，對比不同持久化策略的時間消耗。遇到內存溢出問題時，解決方案是升級硬體或優化內存管理。本文的核心在於理解Dask的基礎概念，掌握這些技巧後，你將能夠有效應對各種大數據處理挑戰，無論是在單機還是分布式環境中。