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數據分析是什么?

數據分析的目的是什么?

數據分析為什么在企業(yè)應用中體現得越來越重要?

今天的文章主要講解數據分析與可視化的相關步驟以及每個步驟需要用到的 Python 庫，給正在從事數據分析或者學習數據分析的同學提供工作或者學習思路。

小編也正在學習的路上，如有不妥的地方希望大家多多指正，咱們一起前進。

什么是數據分析

數據分析指用適當的統計、分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數據的功能，發(fā)揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

其中數據也稱為觀測值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果。

數據分析的目的

數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規(guī)律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便采取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。

數據分析步驟

數據分析通常包括前期準備、數據爬取、數據預處理、數據分析、可視化繪圖及分析評估六個步驟：

• 前期準備。在獲取數據之前，先要決定本次數據分析的目標，這些目標需要進行大量的數據收集和前期準備，判斷整個實驗是否能向著正確的方向前進。
• 數據抓取。讀者可以利用Python爬取所需的數據集，定義相關的特征，采用前文講述的爬蟲知識進行爬取。也可以針對常見的數據集進行簡單的數據分析。
• 數據預處理。如果想要提高數據質量，糾正錯誤數據或處理缺失值，就需要進行數據預處理操作，包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等。
• 數據分析。讀者根據所研究的內容，構建合理的算法模型，訓練模型并預測業(yè)務結構。
• 可視化繪圖。經過數據分析后的數據通常需要進行可視化繪圖操作，包括繪制散點圖、擬合圖形等，通過可視化操作讓用戶直觀的感受數據分析的結果。
• 數據分析產出報告。最后需要對數據分析結果進行評估，同時需要優(yōu)化算法、優(yōu)化結果，重復以前業(yè)務流程，從而更好利用數據的價值，造福整個社會。

數據可視化

數據可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。數據可視化與信息圖形、信息可視化、科學可視化以及統計圖形密切相關，所以數據可視化是體現數據分析最直觀的表達，通過數據可視化能直接明了的展示數據分析的結果，它能清晰的表達數據分析結果信息。

以最直觀的方式將數據分析結果呈現給人們。

數據分析與可視化常用模塊

在使用 Python 做數據分析時，常常需要用到各種擴展包，常見的包括 Numpy、Scipy、Pandas、Sklearn、Matplotlib等，如下所示：

• NumPy

提供數值計算的擴展包，擁有高效的處理函數和數值編程工具，用于數組、矩陣和矢量化等科學計算操作。很多擴展包都依賴于它。

import numpy as np  np.array([4,5,6,23,4,5]) 

• SciPy 

SciPy是一個開源的數學、科學和工程計算包，提供矩陣支持，以及矩陣相關的數值計算模塊。它是一款方便、易于使用、專為科學和工程設計的Python工具包，包括統計、優(yōu)化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。

• Pandas

它是 Python 強大的數據分析和探索數據的工具包，旨在簡單直觀地處理標記和關系數據。

import pandas as pd pd.read_csv('test.csv') 

SKlearn

Scikit-Learn 為常見的機器學習算法提供了一個簡潔而規(guī)范的分析流程，包含多種機器學習算法。該庫結合了高質量的代碼和良好的文檔，使用起來非常方便，并且代碼性能很好，其實它就是用 Python 進行機器學習的行業(yè)標準。

from sklearn import linear_model   linear_model.LinearRegression() 

• Matplotlib

它是Python強大的數據可視化工具、2D繪圖庫，可以輕松生成簡單而強大的可視化圖形，可以繪制散點圖、折線圖、餅狀圖等圖形。但其庫本身過于復雜，繪制的圖需要大量的調整才能變精致。

import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x,y,'p') 

• Seaborn

Seaborn 是由斯坦福大學提供的一個 Python 繪圖庫，繪制的圖表更加賞心悅目，它更關注統計模型的可視化，如熱圖。Seaborn 能理解 Pandas 的 DataFrame 類型，所以它們一起可以很好地工作。

import seaborn as sns sns.distplot(births['ccc'], kde=False) 

以上幾個模塊是數據分析與可視化中功能最強大的擴展包，

總結

今天的文章主要是對數據分析與可視化整體目標與思路進行整理，下期小編將繼續(xù)深入講解各個模塊的知識以及詳細的使用場景。希望今天的文章對大家有所幫助!