Cómo utilizar Python para el análisis de datos

El proceso general de uso de Python para el análisis de datos es el siguiente:

1. Adquisición de datos

Puede obtener los datos requeridos de la base de datos mediante una consulta SQL. declaraciones. Python ya tiene paquetes de interfaz para conectarse a bases de datos convencionales como SQL Server, MySQL y Orcale. Python ya tiene paquetes de interfaz para conectarse a las principales bases de datos como sql server, mysql, orcale, como pymssql, pymysql, cx_Oracle, etc.

2. Almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos empresariales se puede almacenar y administrar a través de bases de datos como Mysql. Para el almacenamiento de datos no estructurados, se puede utilizar MongoDB, etc. Para los datos capturados en la red usando Python, también podemos usar el paquete pymysql para almacenarlos rápidamente en Mysql.

3. Preprocesamiento/limpieza de datos

En la mayoría de los casos, el formato de los datos originales es inconsistente, existen problemas como valores atípicos y faltantes, y el preprocesamiento de datos es diferente. proyectos Los pasos y métodos también son diferentes. Cuando utilice Python para la limpieza de datos, puede utilizar las bibliotecas Numpy y Pandas.

4. Modelado y análisis de datos

Los modelos de minería de datos comunes incluyen: clasificación, agrupamiento, regresión, etc. Para estos modelos de algoritmos comunes, Python también tiene herramientas Scikit-learn y Tensorflow. biblioteca de apoyo.

5. Visualización y análisis de datos

En términos de visualización de datos, Python tiene disponibles herramientas como Matplotlib, Seaborn y Pyecharts.