零起點python大數據
Ⅰ 新手python數據分析如何入門
1、數據獲取Python具有靈活易用,便利讀寫的特點,其能夠非常便利地調用資料庫和本地的數據,同時,Python也是當下網路爬蟲的首選東西。Scrapy爬蟲,Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架,用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛,能夠用於數據挖掘、監測和自動化測驗。
2、數據整理NumPy供給了許多高檔的數值編程東西,如:矩陣數據類型、矢量處理,以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司運用,以及核心的科學核算組織如:Lawrence
Livermore,NASA用其處理一些原本運用C++,Fortran或Matlab等所做的使命。PandasPandas是根據NumPy的一種東西,該東西是為了處理數據剖析使命而創立的。Pandas納入了大量庫和一些標準的數據模型,供給了高效地操作大型數據集所需的東西。pandas供給了大量能使咱們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現,它是使Python成為強壯而高效的數據剖析環境的重要因素之一。
3、建模剖析Scikit-learn從事數據剖析建模必學的包,供給及匯總了當時數據剖析范疇常見的演算法及處理問題,如分類問題、回歸問題、聚類問題、降維、模型挑選、特徵工程。
4、數據可視化如果在Python中看可視化,你可能會想到Matplotlib。除此之外,Seaborn是一個類似的包,這是用於統計可視化的包。關於自學python入門,Python數據剖析怎麼入門,以上就是一個根本的學習路線規劃了。
Ⅱ 零基礎,學python好還是學大數據好,
Python是一種面向對象、互動式計算機程序設計語言。它的特點是語法簡捷而清晰。由於它的易學、易讀的特性,有些學校用它代替C語言作為基礎入門的語言。同時Python且具有豐富和強大的類庫,基本上能勝任平時需要的編程工作,而且它對一些新興的技術例如大數據、機器學習等也有較好的支持。大數據技術專業屬於交叉學科:以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科;生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。大數據專業要學的內容分為兩種。
大數據專業相對來說還是有一定難度的,畢竟大數據開發技術所包含的編程技術知識是比較雜且多的如果是計算機專業的學生或者自身有一定大數據開發基礎的人學大數據相對來說還會比較容易,會比非計算機專業的人士好很多,但對於零基礎小夥伴學習來說想要學習大數據,難度還是很高的。應該根據自身的知識基礎、能力特點和興趣愛好來選擇學習方向。千鋒教育擁有多年IT培訓服務經驗,採用全程面授高品質、高體驗培養模式,合作企業達20000餘家,覆蓋全國一線二線城市大中小型公司,成功幫助20000餘名人才實現就業。
Ⅲ 如何用Python進行大數據挖掘和分析
如何用Python進行大數據挖掘和分析?快速入門路徑圖
大數據無處不在。在時下這個年代,不管你喜歡與否,在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
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。
大數據分析的第一步就是要收集數據本身,也就是眾所周知的「數據挖掘」。大部分的企業處理著GB級的數據,這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天,我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析?
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。按照這個流程,每個部分需要掌握的細分知識點如下:
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。
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(urllib、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、matplotlib 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。
總結
其實做數據挖掘不是夢,5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!
Ⅳ 如何從零開始學python
1、學習的時候,我們都是要從Python的基礎語法開始學習 ,了解什麼是Python的變數 什麼是循環 什麼是函數,什麼是模塊。類等等。總之,基礎是學習以後高級開發的基石。
這個階段可以,選擇一些經典書籍或者視頻進行學習。
書籍可以看看《python快樂編程—基礎入門》這本書,是針對零基礎學生來編寫的書。
2、在學習完基礎語法的時候,你也對python有了一定程度的了解了,也知道Python有很多的學習方向,比如說數據採集方向(爬蟲),或者Web開發方向,也可能是最近特別火熱的人工智慧方向。每個方向所需要的技術都是不盡相同的,所以在我們學習完成Python的基礎語法之後,一定要慎重選擇自己之後的進階方向。
3、在進階階段,建議以最新的python視頻學習為主,相關書籍為輔,這個階段主要是學的技術是最新的,不要給自己留一個學完之後技術已經過時的慘敗後果。
此外還有一些小小的學習技巧分享給大家,希望大家調整好心態,堅持下去!
1.作為小白剛接觸編程,理解起來慢很正常。不能理解的東西,也不要死磕太久,在不斷的練習中,你對代碼的理解會越來越深。
2.個人認為,人按學習能力可以暴力分為:上手快&忘得快,上手慢&理解深,上手快&理解深。好了,第三類人我就不想多說什麼了。。。相信很多小夥伴都是第二類人!
3. 遇到問題,別死磕,多用搜索引擎,多看大牛的博客。
4. 覺得某個知識點時間花得久了,無非是想短時間投入,獲得較大的成就感,或者說想一帆風順敲代碼,別遇到什麼bug。不存在的。而且,一般情況下,花越多時間理解的知識點,花越多時間改好的bug,不是會獲得越大的成就感才對嘛?!
Ⅳ Python數據分析怎麼入門
一、數據獲取Python具有靈活易用,方便讀寫的特點,其可以非常方便地調用資料庫和本地的數據,同時,Python也是當下網路爬蟲的首選工具。Scrapy爬蟲,Python開發的一個快速、高層次的屏幕抓取和web抓取框架,用於抓取web站點並從頁面中提取結構化的數據。Scrapy用途廣泛,可以用於數據挖掘、監測和自動化測試。
二、數據整理NumPy提供了許多高級的數值編程工具,如:矩陣數據類型、矢量處理,以及精密的運算庫。專為進行嚴格的數字處理而產生。多為很多大型金融公司使用,以及核心的科學計算組織如:Lawrence Livermore,NASA用其處理一些本來使用C++,Fortran或Matlab等所做的任務。PandasPandas是基於NumPy的一種工具,該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas納入了大量庫和一些標準的數據模型,提供了高效地操作大型數據集所需的工具。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現,它是使Python成為強大而高效的數據分析環境的重要因素之一。
三、建模分析Scikit-learn從事數據分析建模必學的包,提供及匯總了當前數據分析領域常見的演算法及解決問題,如分類問題、回歸問題、聚類問題、降維、模型選擇、特徵工程。四、數據可視化如果在Python中看可視化,你可能會想到Matplotlib。除此之外,Seaborn是一個類似的包,這是用於統計可視化的包。
關於Python數據分析怎麼入門,環球青藤小編就和大家分享到這里了,學習是永無止境的,學習一項技能更是受益終身,所以,只要肯努力學,什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容,可以點擊本站其他文章學習。