¿Qué hace el análisis de datos de Python?

El análisis de datos se refiere al proceso de utilizar métodos de análisis estadístico apropiados para analizar una gran cantidad de datos recopilados, extraer información útil y formar conclusiones, y luego realizar una investigación detallada y un resumen de los datos. Este proceso es también un proceso de soporte del sistema de gestión de calidad. En términos prácticos, el análisis de datos ayuda a las personas a emitir juicios para poder tomar las medidas adecuadas. Los fundamentos matemáticos del análisis de datos se establecieron a principios del siglo XX, pero no fue hasta la llegada de las computadoras que las operaciones prácticas se hicieron posibles y el análisis de datos se generalizó. El análisis de datos es una combinación de matemáticas e informática.

Tipo (aprendizaje recomendado: video tutorial de Python)

En el campo de la estadística, algunas personas dividen el análisis de datos en análisis estadístico descriptivo, análisis de datos exploratorios y análisis de datos confirmatorios. El análisis de datos exploratorio se centra en descubrir nuevas características en los datos, mientras que el análisis de datos confirmatorio se centra en confirmar o refutar hipótesis existentes.

El análisis de datos exploratorio se refiere a un método de análisis de datos para formar una prueba digna de hipótesis. Es un complemento de los métodos tradicionales de prueba de hipótesis estadísticas. Este método fue nombrado por el famoso estadístico estadounidense John Tukey.

El análisis de datos cualitativos, también conocido como "análisis de datos cualitativos", "investigación cualitativa" o "análisis de datos de investigación cualitativa", se refiere al análisis de datos no numéricos como palabras, fotografías y observaciones ( O análisis de datos

Se recomienda utilizar Python para el análisis de datos por las siguientes cuatro razones:

El lenguaje Python es muy simple y fácil de aprender, y es adecuado para principiantes como un lenguaje introductorio

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La sintaxis de Python es simple, el código es muy legible y es fácil de comenzar, lo que favorece el aprendizaje de los principiantes. Por ejemplo, si queremos digitalizar los datos de género del usuario al procesar datos, es decir, convertirlos en una forma numérica que pueda ser calculada por computadora, podemos usar directamente una derivación de lista de una línea para completarlo, lo cual es muy simple.

Python tiene poderosas capacidades de programación general

A diferencia de R o Matlab, Python no solo es poderoso en el análisis de datos, sino que también se usa ampliamente en muchos campos, como rastreadores, web y operaciones automatizadas. y mantenimiento, e incluso juegos. Esto hace posible que la empresa utilice una tecnología para completar todos los servicios, lo que favorece la integración empresarial entre varios grupos tecnológicos. Por ejemplo, usamos el marco de rastreo de Python scrapy para rastrear datos, luego se los entregamos a pandas para que los procese y finalmente usamos el marco web de Python django para mostrárselos a los usuarios. Esta serie de tareas se pueden completar en Python, lo que puede ser muy útil. mejorar la eficiencia técnica de la empresa.

Python tiene una comunidad informática científica enorme y activa

Python tiene bibliotecas muy maduras y comunidades activas en análisis e interacción de datos, informática exploratoria y visualización de datos. tareas de procesamiento. En términos de informática científica, Python tiene una serie de bibliotecas y herramientas excelentes, como numpy, pandas, matplotpb, scikit-learn, ipython, etc. En particular, se puede decir que pandas tiene ventajas incomparables en el procesamiento de datos de tamaño mediano y es convirtiéndose en una opción popular para el procesamiento de datos en diversas industrias. La biblioteca preferida para las tareas.

Python es el lenguaje universal en la era de la inteligencia artificial

En la actual era de la inteligencia artificial, Python se ha convertido en el lenguaje de programación más popular. Gracias a la simplicidad, las ricas bibliotecas y la comunidad de Python, la mayoría de los marcos de aprendizaje profundo dan prioridad al soporte de programación en lenguaje Python. Por ejemplo, tensorflow, el marco de aprendizaje profundo más popular en la actualidad, aunque está escrito en C, tiene el mejor soporte para el lenguaje Python.

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