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Python 数据分析技术综述

更新时间：2019-12-24 09:06:11 大小：1M 上传用户：songhuahua查看TA发布的资源 标签：python数据分析人工智能 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

随着人工智能技术的兴起,传统的数据分析技术已经很难满足新技术的需求,取而代之的是大数据时代的数据分析技术。Python作为时下流行的编程语言,以高度的封装性、灵活性、丰富的第三库资源,在数据分析领域中占据着重要的地位。主要介绍了数据分析的概念、数据分析流程、python常用的数据分析模块、python在数据分析方面的优势。


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第 31 卷第 4 期  
邯郸 职业技术学院学报  
2018年12月  
Python 数据分析技术综述  
高鸿斌 申肖阳  
( 河北科技大学 信息科学与工程学院，石家庄 050000)  
摘  要：  
随着人工智能技术的兴起，传统的数据分析技术已经很难满足新技术的需求，取而代之  
的是  
丰富的第三库资源，在数据分析领域中占据着 的地位。主要介绍了数据分析的概念、数据分  
析流程、python 常用的数据分析模块、python 在数据分析方面的优势。  
关键词：大数据；人工智能；数据分析；python 语言  
中图分类号： 文献标识码： 文章编号：  
大数据时代的数据分析技术。Python 作为时下流行的编程语言，以高度的封装性、灵活性、  
重
要
TP312py  
A
1009-5462（2018）04-0049-03  
数据分析充斥在我们生活的方方面  
场的经营者利用收集来的客户消费信息，使用适当  
的数据分析方法，可以从这些数据中提取一年四季  
面。例如商  
1 引言  
随着  
户的消费规律，不同性别的人群的消费规律，不  
同年龄段人群的消费规律，不同季节人们对各种商  
人工智能技术的兴起，对数据的需求呈指  
数级的态势增长。与此同时，网络和信息技术的发  
人们的生活方式，人们在使用网络  
和信息技术的时候，产生的数据也呈爆炸态势增长。  
客
展不断地改变着  
品购买量的不同。根据这些规律，对商场的下一步  
经营策略作出决策。由此及彼，其他企业也可以收  
在此背  
景下，数据分析技术应运而生。Python 作为  
时下流行的编程语言之一，其丰富的第三方库为数  
据分析提供了各种高效的方法，所以其成为数据分  
析领域使用最多的编程语言。  
集跟自己业务相关的数据进行分析，找出规律，企  
业的管理层根据数据规律做出决策。  
3 数据分析步骤  
2 数据分析的概念  
对数据进行分析的过程也是  
解决实际问题的过  
程。所以数据分析可以分为这样几个步骤来进行：  
随着  
人们生活的日益丰富，产生的数据也爆炸  
问题定义、数据获取、数据预处理、数据分析与建  
式地增长，数据科学领域的数据分析技术需要  
处理  
的数据也随之增长，由此，对大数据进行分析成为  
数据科学从业者必备的技能之一，掌握数据分析的  
模、数据可视化以及数据报告的撰写。  
3.1 问题定义  
数据分析有其使用的场景，不同的场景有不同  
基
本概念是  
进入数据科学领域研究的第一步。  
指利用数学和计算机的手段，对收  
集来的数据进行适当的处理和开发，从而发现数据  
类型的数据。在采用一定的方法对这些数据进行分  
数据分析是  
析之前，必须明确我们想要分析什么？想从数据中  
得到哪些信息？如：商场销售额度的变化趋势？王  
规律的过程。随着  
数据科学的发展，新的数据处理  
方法层出不穷，计算机处理数据的能力不断增强，  
处理数据的量也不断增加。利用数据分析的方法，  
可以把收集来的各种形式的数据进行提炼，以此从  
数据中发现规律，利用发现的规律对数据的走向进  
行预测，从而帮助人们进行生产经营或者其他的决  
策。  
者荣耀什么时间在线人数最多？经常在王者荣耀上  
进行消费的人群有哪些？  
3.2 收集数据  
从定义的问题出发，采用多种方式、多种途径  
收集需要的数据。如果想探究建国以来我国铁路货  
运量的变化趋势，就需要从铁路部门收集这些数据。  
收稿日期：  
2018-11-28  
作者简介：  
高鸿斌，男，河北高碑店人，河北科技大学信息科学与工程学院教授。  
·
·
49  
Vol.31 No.4  
Journal of Handan Polytechnic College  
Dec.2018  
如果想探究恢复高考以来我国高考人数的变化，就  
需要从网上或者教育考试部门收集相关的数据。  
可以通过多种方式获取数据。其中常见的有三 也支持面向对象的编程。  
种：一种是从相关行业的企业中获取；第二种是 4.2 利用 python 做数据分析的优势  
取外部公开的数据集；第三种是编写网页爬 虫，去 python 是一门功能强大的编程语言，在计算机  
的很多领域都有着广泛的应用，尤其是在数据科学  
领域，它有着其他语言所无法比拟的优秀特性，所  
以，随着数据分析的不断发展，其正在成为数据分  
用，因为这些数据对于定义的问题来说是有噪声的、 析领域的首选编程语言。总的来说，python 在数据  
不一致的数据，直接利用这些数据进行数据分析， 分析领域具有以下几方面的优势。  
行，无需先通过编译生成可执行文件。最后，要  
说
明的最重 的一点，python 既支持面向过程的编程  
要
获
收集互联网上的数据。  
3.3 数据预处理  
通常情况下，我们采集来的数据不能直接使  
我们得到的结果是  
不准确的。如：收集来的环境监  
测数据可能某些天由于设备故障没有采集到。只有  
对收集来的数据进行适当的预处理，如：去除缺失  
1. 语法简练，对于没有接触过计算机编程的初  
学者，相比其他编程语言来说，特别容易入门。  
2. 丰富的第三方资源  
能如此强大，应用如此广泛，很大程度上都要归功  
用正确的数据分析方法，从数据中得到我们需要 于其丰富的第三方库，其拥有适用于各个领域的第  
三方资源库。比如应用于数据科学领域的 numpy 和  
pandas。  
3. 强大的“结合性”，python 提供多种方式和  
计学的方法和适当的计算机程序设计算法，对所要 接口，可以很方便地与其他语言结合起来构建高效  
分析的问题搭建模型。同时，使用不同的方法对数 的应用程序。  
4. 不仅适用于理论研究，而且适用于工程实  
库支持。Python 之所以功  
值、数据格式转换、清  
理无效数据等，才能通过使  
的
准确结果。  
3.4 数据分析与建模  
建模是  
数据分析的一个关键环节，综合运用统  
据进行反复的分析对比也是  
很必要  
的，每一种方法  
都有其使用的场景和局限性，使用多种不同的方法  
对数据进行分析对比得出的结果才具有更高的准确  
性。  
现。在产品的研究阶段和实现阶段使用同一门编程  
语言，不仅为企业节省了成本，还提高了开发效率。  
5. 丰富的工具集，python 具有的各种各样的工  
具使它兼具脚本语言和系统语言的特点，不仅适合  
3.5 分析结果展示和撰写报告  
数据分析报告是  
数据分析过程和思路的最后呈  
现，得出分析的结论并给出解决方案。为了更加形  
象地展示数据分析的结论以及依据，可以利用数据  
分析工具根据数据规律来绘制各种各样的图表，使  
整个分析过程和结论一目了然。  
简单脚本程序的编写，还适合大型软件的开发。  
4.3 Python 常用数据分析第三方库介绍  
针对科学计算领域的 Python 开源  
生态系统  
在过去的十年中得到了飞速发展。Python 用于  
数据分析的第三方库资源  
非常丰富，其中常用的  
有 ipython、numpy、pandas、matplotlib、Scipy、  
Spyder、Scikit-learn 等，这些库齐全的功能、统一  
的接口，为数据分析工作提供了极大的便利。  
4 Python 功能强大的数据分析工具  
ꢀ
4.1 Python 语言介绍  
Python 是  
性的、具有高度封装性的程序设计语言；简单、易 NumPy(Numerical Python) 是 python 科学计算  
学、免费。首先，python 是一种高级语言，甚至比 的基础工具包。其包含的功能非常全面、丰富。其  
通的高级语言 ( 比如 c++) 还要“高级”，当你用 中，重 的部分功能如下：  
一种解释执行的、支持面向对象特 NumPy  
普
要
python 语言编写程序时，你无需考虑你所编写的  
应用程序如何使用诸如内存等一类的底层细节；其  
● Ndarray，一个多维数组，提供了高效的存  
储效率和矢量运算能力。  
次，python 具有很强的可移植性，由于其开源  
质，已经被移植在许多平台上，按照开源的理论， 无需取出单个元素进行操作。  
python 几乎适应各种平台；再次，python 是解释执 ● 对磁盘和内存文件进行操作。  
行的，即 python 语言写的程序可以直接从源代码运 ● 标准的数学库函数功能。  
的本  
● 可以快速对某个数据块进行某种运算，而  
·
·
50  

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