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关于Python在大数据挖掘和分析中的运用探讨

更新时间：2019-12-25 06:00:27 大小：3M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python大数据挖掘 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

在大数据时代的背景下,数据挖掘、数据分析的方式,也随之诞生,其中Python作为高级的编程语言,其在大数据挖掘、分析中,有着更加独特的优势。基于二者之间的关系,本文将详细阐述Python的功能特点,同时从不同的角度入手,深入探究Python在大数据挖掘、分析中的运用方式。基于本文的分析,其目的就是充分发挥Python语言的优势,优化数据挖掘、数据分析的相关工作。


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关于 Python 在大数据挖掘和分析中的运用探讨  
薄杨  山东科技大学  
摘要：在大数据时代的背景下，数据挖掘、数据分析的方式，也随之诞生，其中 Python 作为高级的编程语言，其在大数据挖掘、分析中，有着更加  
独特的优势。基于二者之间的关系，本文将详细阐述 Python 的功能特点，同时从不同的角度入手，深入探究 Python 在大数据挖掘、分析中的运用方式。  
基于本文的分析，其目的就是充分发挥 Python 语言的优势，优化数据挖掘、数据分析的相关工作。  
关键词：Python 大数据 数据挖掘 数据分析  
前言：在当今的各项活动中，大数据都已经成为关键的组成部分， 趋势。  
通过计算机、互联网就能够掌握大量的数据。同时，受“互联网 +”、  
物联网经济的影响，各个行业的数据，都呈现出“天文数字”的增长趋势，  
所以需要重视对数据的采集。而在完成采集工作以后，还应该进行深  
2.2 数据分析库  
对于 Python 来说，其数据分析库的功能，在当前的社会发展中，  
是较为全面的编程工具，能够满足数据分析的需求。所以，这一功能  
入的挖掘、分析，利用数据指引未来的发展，以此来发挥数据的价值。 为 Python 在大数据挖掘、分析中的运用，奠定了基础。在 Python 中，  
在这一过程中，工作人员就可以将 Python 编程语言应用其中。  
使用频率较高的数据分析库，分别是 Numpy、pandas。其前者主要  
适用于矩阵、数组的分析，操作较为便捷，能够在科学领域中实现计算；  
1. Python 的功能特点分析  
对于 Python 来说，其当前已经广泛应用在了图形用户界面开发、 后者分为 Series、DataFrame（数据框）两类。在数据框中，内置了很  
网络开发、游戏开发、Web 全栈开发、数据库开发等较为广泛的领域 多标准的数据模型，便于处理大型的数据。例如：如果需要处理其几  
之中。究其原因，Python 的功能相对强大，能够满足不同工作的需求， 千万行的 CVS 数据，若是使用字典处理，基本需要 2 分钟的时间，而  
其功能主要体现在以下几方面：  
使用 Python 进行处理，则只需要不到 10 秒的时间。也就是说，利用  
Python 对数据进行分析，能够缩短工作的时间，提高工作的效率，并  
保证数据分析结果的有效性。  
（1）网络爬虫。通过 Python 自带的框架，能够获得网站信息、  
网页内容，然后采用正则表达式，对所需的数据进行分析与提取。  
（2）网络开发。在 Python 的内部，存在很多较为常见的网络协  
在掌握 Python 数据分析库的使用方法以后，Python 将会成为  
议库，所以其能够作为一个网络编程工具，参与到相关的开发工作中。 当前大数据分析的最佳方式。除了上述的库之外，Python 还有神经  
（3）GUI 开发。利用 Tkinter，Python 能够在很短的时间内，  
完成 GUI 应用程序的创建，也能够与 Java 形成 Jython 库。  
（4）游戏开发。采用 Python 的编程方式，能够提高游戏开发  
的 便 捷 性 。其 中 ，游 戏 会 员 登 录 注 册 的 系 统 、战 斗 攻 防 系 统 、交 换 游  
戏装备系统等，都是通过 Python 进行编程设计的 [1]。  
网络、人工智能等资源方式。同时一些服务器平台，也能够实现 C 语  
言、Python 的兼容，所以不同的库工具，能够为工作人员提供跨平台  
的服务，以此来减少数据分析的成本。不仅如此，运用 Python 进行  
数据分析，还能够基于其强大的分析功能，对数据进行收集、整理、  
分 析 、展 示 ，并 且 是 在 同 一 个 P y th o n 中 完 成 。基 于 这 一 功 能 ，可 以 在  
很大程度上，避免在数据分析中，切换开发程序的繁琐的步骤，以此  
来简化工作的内容、方式，而这在数据分析中发挥着重要的作用。  
2.3 程序包与平台  
（5）人工智能。在当前的社会中，很多不同的智能项目，也需要  
Python 参与到设计、开发中，如微软的小冰、谷歌的“阿尔法狗”与  
无人驾驶、苹果的 Siri、百度大脑、IBM 的 WATSON 等。  
（6）物联网终端。实 际上，Python 的 功 能，还体 现 在 很多不  
同的方面，其中最为大众熟知的，如阿里巴巴、新浪、163、脸书、  
YouTube 等。可以说，在当前的物联网中，Python 的应用无处不在，  
甚至美国银行还利用 Python，开发了基础设施、新产品的接口，以此  
来对金融数据进行实时处理。基于这样的方式，能够在发挥 Python  
价值的同时，进一步推动物联网终端的升级、发展。  
就 Python 来说，其主要的技术支撑，就是 PyPI。这一技术，就  
是 Python 模块、脚本的资源库，同时其内部的资源丰富，甚至可以  
被程序进行直接调用。除此之外，将 Python 运用在大数据挖掘、分  
析中，其丰富的数据交流社区，也是其中关键性的功能之一，其中包  
含很多使用指南、使用教程、文档等，供相关的工作人员进行参考。实  
际上，Python 属于开源性质的，经过长时间的设计、开发以及完善，  
能 够 在 W in d o w s 、M a c o s 、L in u x 等 平 台 中 ，实 现 稳 定 的 跨 平 台 运 行 。  
为了实现大数据挖掘、分析的目的，当前的市场中需要更加专业  
的 Python 人员，以此来将更多的时间应用在数据挖掘、分析工作中，  
将学习 Python 的时间缩至最短，进而能够减少数据挖掘、分析的成  
本。将 Python 应用在大数据的挖掘、分析之中，能够很便捷的实现  
数据的可视化。也就是说，通过 Python 能够更加便捷的创作 3D 图  
表、2D 图表等。在 seaborn、matplolib 两个专属库的基础上，只要完  
成简单的 Python 代码编写，就能够将可视化的结果输出，进而更加  
便于工作人员发现数据的价值，不断优化相关的工作，实现大数据挖  
掘 、分 析 的 目 的 。  
2. Python 在大数据挖掘和分析中的运用  
结合上文对 Python 功能的分析，能够发现其适合应用在大数据  
挖掘、分析之中。在大数据时代中，能够利用数据分析，得到很多有价  
值的信息，以此来更加充分的发挥大数据的关键性作用，为相关工作  
的 进 展 ，提 供 更 具 价 值 的 参 考 。具 体 来 说 ，P y t h o n 在 大 数 据 挖 掘 、分  
析 中 的 应 用 ，主 要 体 现 在 其 自 身 的 性 能 上 ，其 相 关 内 容 如 下 ：  
2.1 数据挖掘能力  
与传统的数据处理、制图、计算的软件 R 语言相比，Python 编  
程语言具有很多实际的产品建构功能。对于工作人员来说，Python  
的学习难度相对较小，同时在编程语言中，其排名顺序也在不断的提  
升 。例 如 ：在 统 计 分 析 的 工 作 中 ，P y t h o n 的 排 名 已 经 超 过 了 R 语 言 。  
根据数据挖掘咨询网站的调查，能够发现在 2016 年期间，使用 R 语  
言的人员较多；而到了 2017 年，使用 Python 的人员数量，已经远远  
超过了使用 R 语言的人数。也就是说，经过 Python 的发展，很多人  
结语：综上所述，在大数据的挖掘、分析中，将 Python 应用其中，  
能够在很大程度上，提高相关工作的便捷性。具体来说，Python 自身  
有着较强的数据挖掘能力，同时数据分库的功能性、实用性较强，加  
之其能够实现跨平台的运转，所以可以充分发挥计算机编程的重要作  
都加深了对Python的认识，所以成为数据科学、数据分析的重要方式。 用。通过本文的分析能够发现，将 Python 应用在大数据挖掘、分析中，  
在 R 语言使用人数不断下降的基础上，Python 的使用人数也  
在不断的提升。而这样的方式，为很多数据挖掘的工作人员，提供了  
全新发展方向。究其原因，Python 编程语言，其自身的数据挖掘能力  
较高，能够基于自动化方式、智能技术等，减少工作人员在数据挖掘  
中的工作量。而这样的优势，不仅可以提高数据挖掘的质量，还能够  
提高数据挖掘的全面性等，满足其具体工作的需求。同时，在完成数  
据 挖 掘 以 后 ，还 能 够 在 不 切 换 P y th o n 的 前 提 下 ，对 其 进 行 数 据 分 析 ，  
在这一基础上，可以充分发挥大数据的时效性，进而适应社会的发展  
具有较强的可行性。  
参考文献  
[1] 何胜 , 冯新翎 , 武群辉 , 熊太纯 , 李仁璞 . 基于用户行为建模和大数  
据挖掘的图书馆个性化服务研究 [J]. 图书情报工作 ,2017,61(01):40-46.  
[2] 万祥 , 胡念苏 , 韩鹏飞 , 张海石 , 黎师祺 . 大数据挖掘技术应用于汽  
轮机组运行性能优化的研究 [J].中国电机工程学报 ,2016,36(02):459-467.  
Digital Space P.23  

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