python在数据分析中的应用
A. python可以做数据分析，好处是什么呢怎么学习
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炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。
课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。
课程目录：
Python基础
Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
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B. 做数据分析为什么要使用Python
现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么数据分析为什么要使用Python呢？这是因为Python有很多优点，那么优点都是什么呢？下面我们就给大家介绍一下这些优点。
首先说说Python的第一个优点，那就是Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
Python最大的优点那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
当然，Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
其实现如今，Python是一个面向世界的编程语言，Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以不管大家是否进入数据分析行业，学习Python是没有坏处的。
C. 如何运用Python进行描述分析
在数据分析领域，Python以其强大的功能成为了首选工具。过去几年，Python已成为最受欢迎的数据分析语言，它在数据科学领域发挥着至关重要的作用。如果你对Python在描述分析中的应用感兴趣，你可能已经关注过之前关于Python函数以及数据分析程序库的文章，以及如何利用Pandas清洗数据的指南。接下来，我们将深入探讨如何利用Python进行描述性分析。
描述性分析是数据分析的基础，它旨在通过统计和图表来总结数据集的主要特征。该方法包括分析数据的集中趋势、离散程度、频数分布等。以下是一些Python中用于描述性分析的关键函数：
平均数：使用np.mean()。
总和：使用np.sum()。
中位数：使用np.median()。
最大值：使用np.max()。
最小值：使用np.min()。
频次（计数）：使用np.size()。
方差：使用np.var()。
标准差：使用np.std()。
乘积：使用np.prod()。
协方差：使用np.cov(x, y)。
偏度系数：使用skew(x)。
峰度系数：使用kurt(x)。
正态性检验结果：使用normaltest(np.array(x))。
四分位数：使用np.quantile(q=[0.25, 0.5, 0.75],interpolation=“linear”)。
描述性统计摘要：使用describe()。
接下来，我们通过一个具体的数据集来展示如何在Python中执行描述性分析。该数据集包含一个班级学生的相关信息，包括姓名、性别、身高和体重。
首先，创建数据帧以加载数据集：
运行代码以查看数据集的前几个观测样本。
接下来，我们来分析数据的集中趋势：
算术平均值：使用np.mean()或Pandas的describe()函数计算。
几何平均数：通过调用Scipy库中的相应函数计算。
众数：使用Pandas的mode()函数。
在离散程度方面，我们可以通过以下方法进行分析：
极差与四分位差：使用describe()函数计算。
平均离差：使用Pandas的mad()函数。
标准差：使用np.std()或describe()。
离散系数：计算标准差与平均数之比。
分布状态的分析包括偏态和峰度。偏态和峰度分别通过以下方法计算：
偏态：使用skew()。
峰度：使用kurt()。
最后，我们探索数据之间的相关性，包括：
散点图：使用Pandas的plot.scatter()或Matplotlib的scatter()。
相关系数：使用Pandas的corr()。
相关系数矩阵图：使用Seaborn的heatmap()。
掌握这些技术后，你将能够有效地利用Python进行描述性分析，深入理解数据集的特性。本篇文章涵盖了Python在描述性分析中的常用函数和方法，并通过实例演示了如何应用这些工具。在下一期文章中，我们将进一步探讨Python在数据分析中的应用，敬请期待！