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(用python学数据分析难吗?)

股票数据分析教程 python2020-09-16 15:18:27人已围观

python数据分析该怎么入门呢?

1.么选择Python进行数据分析?

Python是一门动态的、面向对象的脚本语言,同时也是一约,通俗易懂的编程语言。Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”,它可以使你只关心完成什么样的工作任务,而不是纠结于Python的语法。

另外,Python是开源的,它拥有非常多优秀的库,可以用于数据分析及其他领域。更重要的是,Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此,学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说,是一件非常节省学习成本的事。

Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一,国内外许多公司也已经在使用Python,例YouTube,Google,阿里云等等。

3.数据分析流程

Python是数据分析利器,掌握了Python的编程基础后,就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程:


1)数据获取

一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库,数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包,比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

而获取外部数据主要有两种获取方式,一种是获取国内一些网站上公开的数据资料,例如国家统计局;一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。如果希望使用Python爬虫来获取数据,我们可以使用以下Python工具:

Requests-主要用于爬取数据时发出请求操作。

BeautifulSoup-用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据,解析为对象进而处理。

Scapy-一个处理交互式数据的包,可以解码大部分网络协议的数据包

2)数据存储

对于数据量不大的项目,可以使用excel来进行存储和处理,但对于数据量过万的项目,使用数据库来存储与管理会更高效便捷。

3)数据预处理

数据预处理也称数据清洗。大多数情况下,我们拿到手的数据是格式不一致,存在异常值、缺失值等问题的,而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。CDA数据分析师认为数据分析有80%的工作都在处理数据。如果选择Python作为数据清洗的工具的话,我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库:

Numpy - 用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数,傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据,并兼容各种数据库。

Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的,可以提供一系列函数来处理数据结构和运算,如时间序列等。

4)建模与分析

这一阶段首先要清楚数据的结构,结合项目需求来选取模型。

常见的数据挖掘模型有:


在这一阶段,Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作:

scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。

Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大,且最终需要的精度更高。

5)可视化分析

数据分析最后一步是撰写数据分析报告,这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面,Python目前主流的可视化工具有:

Matplotlib-主要用于二维绘图,它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。

Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块,专攻于统计可视化,可以和Pandas进行无缝链接。

从上图我们也可以得知,在整个数据分析流程,无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析,还是数据可视化,Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。


入门Python数据分析,请问看什么书籍?
1、《Python编程:入实践》
书中内容篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本程概念,实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目:2D游戏《外星人入侵》,数据可视化实战,Web应用程序。

推荐理由:这本书,书中涵盖的内容是比较精简的,没有艰深晦涩的概念,最重要的是每个小结都附带有”动手试一试”环节。理论和实践恰到好处,行文逻辑流畅,不跳跃,手把手教的感觉,却绝不啰嗦,非常适合入门。

2、《Python基础教程》
这本书内容涉及的范围较广,既能为初学者夯实基础,又能帮助程序员提升技能,适合各个层次的Python开发人员阅读参考。最后几章的10各项目更是这本书最大的亮点,不仅实用而且讲解到位。

推荐理由:做为一门语言教程书籍,这本书讲得非常不错!该说的说得清楚,不该说的轻轻点到,读者想要网上查找的时候也有迹可循,轻重把握很好。作者会将不同的理解方式和实现方式放在一个例子中,更多的时候作者会有颇为有趣的幽默来让读者感到轻松愉快。

3、《笨方法学Python》
这是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,最终体验到软件开发的基本过程。

推荐理由:编程入门的必备书,从一个个的小例子入手,不仅是教你写Python代码,还有编程的技巧。

4、《Python编程快速上手》
本书的首部分介绍了基本Python编程概念,第二部分介绍了一些不同的任务,通过编写Python程序,可以让计算机自动完成它们。同时,每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目,帮助读者巩固所学的知识。

推荐理由:本书尤其适合缺乏编程基础的初学者,语法使用Python 3,书中不仅介绍了Python语言的基础知识,而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。有其它编程语言经验的同学,也可以直接看着本书快速了解Python可以做什么,语法问题可以边做东西边查!

5、《Python核心编程》
书中内容总共分为3部分。

第1部分为讲解了Python的一些通用应用,包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程等。第2部分讲解了与Web开发相关的主题,包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django Web框架等。第3部分则为一个补充/实验章节,包括文本处理以及一些其他内容。

推荐理由:它仔细、深入地剖析了一些重要的Python主题,而且读者无需大量的相关经验也能看懂。与所有其他Python入门类图书不同的是,它不会用隐晦、难以理解的文字来折磨读者,而是始终立足于帮助读者牢固掌握Python的语法和结构。

想要快速入门Python开发,仅靠看书怎么够,毕竟编程最重要的就是练习。
数据分析员用python做数据分析是怎么回事,需要用到python中的那些内容,具体是怎么操作的?
大数大数据!其实是离不开数据二字,但体来讲,自己对数据的认知是不太够的,更多是在关术的提升上。换句话讲,自己是在做技术,这些技术处理的是数据,而不能算是自己是在做数据的。大规模数据的处理是一个非常大的课题,但是这一点更偏向于是搞技术的。

与数据分析相关的Python库很多,比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等,数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等等。接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。
生成数据表
常见的生成方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据,Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库,为了方便起见,我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式,里面有很多可选参数设置,例如列名称、索引列、数据格式等等。
检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度,也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息,使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数,你可以对整个数据表进行检查,也可以单独对某一列进行空值检查,返回的结果是逻辑值,包含空值返回True,不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值,使用Values函数用来查看数据表中的数值。
数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活,可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据,也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数,与之对应的是astype函数,用来更改数据格式,Rename是更改列名称的函数,drop_duplicates函数删除重复值,replace函数实现数据替换。
数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作,主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并,合并的方式为inner,此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序,使用where函数完成数据分组,使用split函数实现分列。
数据提取
主要是使用三个函数:loc、iloc和ix,其中loc函数按标签值进行提取,iloc按位置进行提取,ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外,还可以按具体的条件进行数据,比如使用loc和isin两个函数配合使用,按指定条件对数据进行提取。
数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能,配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数,使用方法很简单,制定要分组的列名称就可以,也可以同时制定多个列名称,groupby 按列名称出现的顺序进行分组。
用python学数据分析难吗?
分析方向的薪资待遇还是比较高的,而升趋势也比较明显着大数据的落地应用,数据分析将有广泛的发展前景,未来广大的传统行业也将陆续释放出大量的数据分析岗位
通过Python来进行数据分析通常需要学习以下三方面知识:
第一:Python基本语法。Python语言的语法结构还是比较简单易学的
第二:目前采用机器学习进行数据分析是比较常见的方式,通过Python来实现机器学习算法也相对比较容易。学习机器学习的重点在算法上,然后通过Python来完成算法实现,这个过程需要学习一系列库,包括Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等。
第三:大数据平台。大数据分析离不开大数据平台
python数据分析师需要掌握什么技能?
首先是基础篇
1先是Excel,貌似这个很,其实未必。Excel不仅能够做简单表、复杂嵌套表画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等,而且能实现更高级的功能,包括透视表(类似于BI的多维分析模型Cube),以及Vlookup等复杂函数,处理100万条以内的数据没有大问题。最后,很多更高级的工具都有Excel插件,例如一些AI Machine Learning的开发工具。
2. SQL(数据库)

我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据,这些数据来源于数据库,那么怎么从数据库取数据?如何建立两表、三表之间的关系?怎么取到自己想要的特定的数据?等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是数据分析的最基础的技能。
3. 统计学基础
数据分析的前提要对数据有感知,数据如何收集?数据整体分布是怎样的?如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的?数据的平均值是什么?数据的最大值最小值指什么?数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。
4、掌握可视化工具,比如BI,如Cognos/Tableau/FineBI等,具体看企业用什么工具,像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便,特别是分析报告能含这些图,一定会吸引高层领导的眼球,一目了然了解,洞察业务的本质。另外,作为专业的分析师,用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表,效率大大提升。
进阶阶段需要掌握的:

1、系统的学好统计学
纯粹的机器学习讲究算法预测能力和实现,但是统计一直就强调“可解释性”。比如说,针对今天微博股票发行就上升20%,你把你的两个预测股票上涨还是下跌的model套在新浪的例子上,然后给你的上司看。统计学就是这样的作用。
数据挖掘相关的统计方法(多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等)
定量方法(时间轴分析、概率模型、优化)
决策分析(多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析)
树立竞争优势的分析(通过项目和成功案例学习基本的分析理念)
数据库入门(数据模型、数据库设计)
预测分析(时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制)
数据管理(ETL(Extract、Transform、Load)、数据治理、管理责任、元数据)
优化与启发(整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发(模拟退火、遗传算法))
大数据分析(非结构化数据概念的学习、MapReduce技术、大数据分析方法)
数据挖掘(聚类(k-means法、分割法)、关联性规则、因子分析、存活时间分析)
其他,以下任选两门(社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型)
风险分析与运营分析的计算机模拟
软件层面的分析学(组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法)
2、掌握AI Machine Learning算法,会用工具(比如Python/R)进行建模。
传统的BI分析能回答过去发生了什么?现在正在发生什么?但对于未来会发生什么?必须靠算法。虽然像Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一部分分析模型,但是分析师想要更全面更深度的探索,需要像Python/R的数据挖掘工具。另外大数据之间隐藏的关系,靠传统工具人工分析是不可能做到的,这时候交由算法去实现,无疑会有更多的惊喜。
其中,面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库,而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能,并可以通过简单的命令来运行。此外,它还具备称为CRAN(The Comprehensive R Archive Network)的包扩展机制,通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大,但是学习曲线较为陡峭,个人建议从python入手,拥有丰富的statistical libraries,NumPy ,SciPy.org ,Python Data Analysis Library,matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望对你有所帮助
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