¿Cómo utilizar Python para la extracción y el análisis de big data?

¿Cómo utilizar Python para la minería y el análisis de big data? Hoja de ruta de inicio rápido

Big data está en todas partes. Hoy en día, te guste o no, es probable que lo encuentres en el proceso de dirigir un negocio exitoso.

¿Qué es el big data?

Big data es exactamente lo que parece: muchos datos. Individualmente, hay un límite de información que se puede obtener a partir de un solo dato. Sin embargo, los terabytes de datos combinados con modelos matemáticos complejos y una poderosa potencia informática pueden generar conocimientos que los humanos no pueden crear. El valor que el análisis de big data proporciona a las empresas es intangible y cada día supera las capacidades humanas.

El primer paso en el análisis de big data es recopilar los datos en sí, lo que también se conoce como "minería de datos". La mayoría de las empresas manejan gigabytes de datos, incluidos datos de usuarios, datos de productos y datos de ubicación geográfica. Hoy, lo llevaré a explorar cómo usar Python para la extracción y el análisis de big data.

¿Por qué elegir Python?

La mayor ventaja de Python es que es simple y fácil de usar. El lenguaje tiene una sintaxis intuitiva y es un poderoso lenguaje multipropósito. Esto es importante en un entorno de análisis de big data y muchas empresas ya están utilizando Python internamente, como Google, YouTube, Disney, etc. Además, Python es de código abierto y tiene muchas bibliotecas para ciencia de datos.

Ahora, si realmente desea utilizar Python para el análisis de big data, no hay duda de que necesita comprender la sintaxis de Python, comprender las expresiones regulares y saber qué son las tuplas, cadenas, diccionarios y derivaciones de diccionarios. Fórmulas, listas y listas por comprensión: eso es solo el comienzo.

Proceso de análisis de datos

Generalmente, un análisis de datos se puede implementar de acuerdo con los pasos de "adquisición de datos - almacenamiento y extracción de datos - preprocesamiento de datos - modelado y análisis de datos - visualización de datos" proyecto. Según este proceso, los puntos de conocimiento detallados que cada parte debe dominar son los siguientes:

Adquisición de datos: datos públicos, rastreador de Python

Hay dos formas principales de obtener datos externos. .

La primera es obtener conjuntos de datos públicos externos. Algunas instituciones de investigación científica, empresas y gobiernos abrirán algunos datos. Debe ir a un sitio web específico para descargarlos. Estos conjuntos de datos suelen ser relativamente completos y de calidad relativamente alta.

Otra forma de obtener datos externos es a través de rastreadores.

Por ejemplo, puede utilizar un rastreador para obtener la información de contratación para un determinado puesto en el sitio web de contratación, rastrear la información de alquiler de una determinada ciudad en el sitio web de alquiler, rastrear la lista de películas con las mejores calificaciones calificaciones en Douban y obtenga la clasificación similar a Zhihu, lista de clasificación de reseñas de música de NetEase Cloud. Con base en los datos extraídos de Internet, se puede analizar una determinada industria y un determinado grupo de personas.

Antes de rastrear, es necesario tener algunos conocimientos básicos de Python: elementos (listas, diccionarios, tuplas, etc.), variables, bucles, funciones...

Y cómo Úselos. Las bibliotecas de Python (urllib, BeautifulSoup, request, scrapy) implementan rastreadores web.

Después de dominar los rastreadores básicos, aún necesita algunas habilidades avanzadas, como expresiones regulares, uso de información de cookies, simulación de inicio de sesión de usuario, análisis de captura de paquetes, creación de un grupo de proxy, etc., para lidiar con anti- límite de rastreadores en diferentes sitios web.

Acceso a datos: lenguaje SQL

Cuando maneja datos dentro de 10,000, Excel no tiene problemas con el análisis general. Una vez que la cantidad de datos es grande, no podrá manejarlos. Y la base de datos puede resolver bien este problema fácilmente. Y la mayoría de las empresas almacenan datos en forma de SQL.

SQL, como herramienta de base de datos más clásica, brinda la posibilidad de almacenamiento y gestión de datos masivos, y mejora enormemente la eficiencia de la extracción de datos.

Debe dominar las siguientes habilidades:

Extraer datos en circunstancias específicas

Agregar, eliminar, consultar y modificar bases de datos

Agrupar y agregar datos, cómo para crear múltiples La conexión entre tablas

Preprocesamiento de datos: Python (pandas)

Muchas veces los datos que obtenemos no están limpios, con duplicados, datos faltantes, valores atípicos, etc., al esta vez, es necesario limpiar los datos y procesar los datos que afectan el análisis, para poder obtener resultados de análisis más precisos.

Para el preprocesamiento de datos, si aprende a usar pandas (paquete Python), no tendrá problemas para lidiar con la limpieza general de datos. Los puntos de conocimiento que deben dominarse son los siguientes:

Seleccionar: acceso a datos

Procesamiento de valores faltantes: eliminar o completar filas de datos faltantes

Procesamiento de valores duplicados : Juicio y eliminación de valores duplicados

Procesamiento de valores atípicos: borrar espacios innecesarios y datos extremos y anormales

Operaciones relacionadas: estadísticas descriptivas, Aplicar, histograma, etc.

Fusionar: fusionar operaciones que se ajustan a varias relaciones lógicas

Grupo: división de datos, ejecución de funciones separadas, reorganización de datos

Remodelación: generar rápidamente tablas dinámicas

Teoría de probabilidad y conocimiento estadístico

Los puntos de conocimiento que deben dominarse son los siguientes:

Estadísticas básicas: media, mediana, moda, percentil, valor extremo, etc.

Otras estadísticas descriptivas: asimetría, varianza, desviación estándar, significancia, etc.

Otros conocimientos estadísticos: población y muestra, parámetros y estadísticas, ErrorBar

Distribución de probabilidad e hipótesis pruebas: varias distribuciones, proceso de prueba de hipótesis

Otros conocimientos de la teoría de la probabilidad: probabilidad condicional, Bayes, etc.

Con el conocimiento básico de estadística, puede utilizar estas estadísticas para realizar análisis básicos . Puede utilizar Seaborn, matplotlib, etc. (paquete Python) para realizar algunos análisis visuales y obtener resultados instructivos a través de varios cuadros estadísticos visuales.

Análisis de datos de Python

Domine el método de análisis de regresión mediante la regresión lineal y la regresión logística, puede realizar análisis de regresión en la mayoría de los datos y sacar conclusiones relativamente precisas. Los puntos de conocimiento que es necesario dominar en esta parte son los siguientes:

Análisis de regresión: regresión lineal, regresión logística

Algoritmos de clasificación básicos: árboles de decisión, bosques aleatorios...

Algoritmo de agrupamiento básico: k-means...

Conceptos básicos de la ingeniería de características: cómo utilizar la selección de características para optimizar el modelo

Método de ajuste de parámetros: cómo ajuste los parámetros para optimizar el modelo

Paquetes de análisis de datos de Python: scipy, numpy, scikit-learn, etc.

En esta etapa del análisis de datos, concéntrese en comprender el método de análisis de regresión. La mayoría de los problemas se pueden resolver mediante análisis estadístico descriptivo y con el análisis de regresión, definitivamente se puede obtener una buena conclusión del análisis.

Por supuesto, a medida que aumente su práctica, puede encontrar algunos problemas complejos y es posible que necesite comprender algunos algoritmos más avanzados: clasificación y agrupación.

Entonces sabrá qué modelo de algoritmo es más adecuado para diferentes tipos de problemas. Para la optimización del modelo, debe comprender cómo mejorar la precisión de la predicción mediante la extracción de características y el ajuste de parámetros.

Puedes implementar todo el proceso de análisis de datos, modelado de minería de datos y análisis a través de la biblioteca scikit-learn en Python.

Resumen

De hecho, la minería de datos no es un sueño, ¡puedes convertirte en un maestro del rastreador de Python en 5 pasos!