python数据分析技术（python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码））

本文目录

• python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）
• 利用python实现数据分析
• python数据分析怎么使用，都需要学习什么技术
• python数据分析要学哪些东西
• 如何利用python语言进行数据分析
• 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
• python数据分析是什么
• 如何利用python进行数据分析
• python如何做数据分析

python大数据挖掘系列之基础知识入门 知识整理（入门教程含源码）

Python在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。

Python数据分析与挖掘技术概述

所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的潜在需求信息，从而对网站进行改善等。
数据分析与数据挖掘密不可分，数据挖掘是对数据分析的提升。数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。所以我们可以利用数据挖掘技术可以帮助我们更好的发现事物之间的规律。比如发掘用户潜在需求，实现信息的个性化推送，发现疾病与病状甚至病与药物之间的规律等。

预先善其事必先利其器

我们首先聊聊数据分析的模块有哪些：

下面就说说这些模块的基础使用。

numpy模块安装与使用

安装：
***隐藏网址***
***隐藏网址***
下载好后，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安装的numpy版本一定要是带mkl版本的，这样能够更好支持numpy

numpy简单使用

生成随机数

主要使用numpy下的random方法。

pandas

使用 pip install pandas 即可

直接上代码：
下面看看pandas输出的结果， 这一行的数字第几列，第一列的数字是行数，定位一个通过第一行，第几列来定位：

常用方法如下：

下面看看pandas对数据的统计，下面就说说每一行的信息

转置功能：把行数转换为列数，把列数转换为行数，如下所示：

通过pandas导入数据

pandas支持多种输入格式，我这里就简单罗列日常生活最常用的几种，对于更多的输入方式可以查看源码后者官网。

CSV文件

csv文件导入后显示输出的话，是按照csv文件默认的行输出的，有多少列就输出多少列，比如我有五列数据，那么它就在prinit输出结果的时候，就显示五列

excel表格

依赖于xlrd模块，请安装它。
老样子，原滋原味的输出显示excel本来的结果，只不过在每一行的开头加上了一个行数

读取SQL

依赖于PyMySQL，所以需要安装它。pandas把sql作为输入的时候，需要制定两个参数，第一个是sql语句，第二个是sql连接实例。

读取HTML

依赖于lxml模块，请安装它。
对于HTTPS的网页，依赖于BeautifulSoup4，html5lib模块。
读取HTML只会读取HTML里的表格，也就是只读取

显示的是时候是通过python的列表展示，同时添加了行与列的标识

读取txt文件

输出显示的时候同时添加了行与列的标识

scipy

***隐藏网址***

matplotlib 数据可视化分析

我们安装这个模块直接使用pip install即可。不需要提前下载whl后通过 pip install安装。

下面请看代码：

下面说说修改图的样式

关于图形类型，有下面几种：

关于颜色，有下面几种：

关于形状，有下面几种：

我们还可以对图稍作修改，添加一些样式，下面修改圆点图为红色的点，代码如下：

我们还可以画虚线图，代码如下所示：

还可以给图添加上标题，x，y轴的标签,代码如下所示

直方图

利用直方图能够很好的显示每一段的数据。下面使用随机数做一个直方图。

Y轴为出现的次数，X轴为这个数的值（或者是范围）

还可以指定直方图类型通过histtype参数：

图形区别语言无法描述很详细，大家可以自信尝试。

举个例子：

子图功能

什么是子图功能呢？子图就是在一个大的画板里面能够显示多张小图，每个一小图为大画板的子图。
我们知道生成一个图是使用plot功能，子图就是subplog。代码操作如下：

我们现在可以通过一堆数据来绘图，根据图能够很容易的发现异常。下面我们就通过一个csv文件来实践下，这个csv文件是某个网站的文章阅读数与评论数。

先说说这个csv的文件结构，第一列是序号，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的阅读数，第四列是每篇评论数。

我们的需求就是把评论数作为Y轴，阅读数作为X轴，所以我们需要获取第三列和第四列的数据。我们知道获取数据的方法是通过pandas的values方法来获取某一行的值，在对这一行的值做切片处理，获取下标为3（阅读数）和4（评论数）的值，但是，这里只是一行的值，我们需要是这个csv文件下的所有评论数和阅读数，那怎么办？聪明的你会说，我自定义2个列表，我遍历下这个csv文件，把阅读数和评论数分别添加到对应的列表里，这不就行了嘛。呵呵，其实有一个更快捷的方法，那么就是使用T转置方法，这样再通过values方法，就能直接获取这一评论数和阅读数了，此时在交给你matplotlib里的pylab方法来作图，那么就OK了。了解思路后，那么就写吧。

下面看看代码：

利用python实现数据分析

***隐藏网址***

***隐藏网址***

炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：

Python基础

Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符

了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句

常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍

.....

python数据分析怎么使用，都需要学习什么技术

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。

Python数据分析，主要需要学习以下内容：

1、Python语法基础

2、Python数据分析扩展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬虫基础（非必须，但可以提升兴趣）

4、Python数据探索及预处理

5、Python机器学习

python的下载和安装环境：难点主要是在环境的安装上，很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气，因为我会用Anaconda为例进行环境的安装，同时我建议初学者不要下载具有IDE功能的集成开发环境，比如Eclipse插件等。

数据类型：python的数据类型比较简单，基本上就可以分为两大类——数值和字符串。

• 数值：数值是python最基础的数据类型，也是我们赋值给变量时最常用的形式，主要包括整型、布尔型等。

• 字符串：也就是文本数据，在python中一般用引号来定义，可以通过python进行拼接和重叠，实现文本数据的处理；

• 索引和切片：索引是有序列每个子元素在序列的位置，切片就是对序列的部分截取。

数据结构：python的数据结构可以分为四种，列表、元组、字典、集合。

• 列表：用中括号表示，可以容纳任何对象元素，包括字符串，而且每个元素都可以变化；

• 元组：其实就是一个固定的列表，初始化元素的值是绝对不能变化的；

• 字典：可以理解为现实的字典，通过查找拼音（键）就能找到这个读音的所有字（数值）；中

• 集合：数学上的概念，每个集合中的元素是无序的，不可重复的对象；

数据分析的目的是从数据里找规律，因此想要掌握python必须要学习一些基础的数理理论，这是成为一个数据分析师必备的能力。对于python来说，其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等

sql是python的基础，如果你已经掌握了SQL，那么这一章你就可以直接跳过，那么你就要好好学习这部分的内容，因为sql是入门python的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用sql来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。

以上的回答希望对你有所帮助

python数据分析要学哪些东西

python数据分析要学4点：

1、熟练地使用数据分析主流工具。

2、数据库、数据采集核心技能。

3、数据分析高级框架。

4、实际业务能力与商业分析。

自然智能，指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。这些行为包括了人的大脑思考及决策、耳朵听力及判断、眼睛视觉及判断、鼻子嗅觉及判断、皮肤触觉及判断等，体现在人行为的方方面面。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

如何利用python语言进行数据分析

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为指导我们工作方向的主要依据之一，而今天我们就一起来了解一下，如何利用python编程开发来进行数据分析，下面电脑培训就开始今天的主要内容吧。

为什么要学习Python进行数据分析?

Python作为一种用于数据分析的语言，近引起了广泛的兴趣。我以前学过Python的基础知识。下面是一些支持学习Python的原因:

开源-免费安装

很棒的在线社区

简单易学

可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言

不用说，它也有一些缺点:

它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择。

Python2.7和3.4

这是Python中受争议的话题之一。您一定会遇到它，特别是如果您是初学者的话。这里没有正确/错误的选择。这完全取决于情况和你的需要。我会试着给你一些建议来帮助你做出明智的选择。

为什么Python2.7?

很棒的社区支持!这是你早年需要的东西。Python2于2000年末发布，已经使用了超过15年。

过多的三方库!虽然许多库都提供了3.x支持，但仍然有很多模块只能在2.x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用2.7可能会更好。

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

最近，Analysis with Programming加入了Planet Python。我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析。具体内容如下：

数据导入

导入本地的或者web端的CSV文件；

数据变换；

数据统计描述；

假设检验

单样本t检验；

可视化；

创建自定义函数。

数据导入

• 1

  这是很关键的一步，为了后续的分析我们首先需要导入数据。通常来说，数据是CSV格式，就算不是，至少也可以转换成CSV格式。在Python中，我们的操作如下：

  import pandas as pd

  # Reading data locally

  df = pd.read_csv(’/Users/al-ahmadgaidasaad/Documents/d.csv’)

  # Reading data from web

  ***隐藏网址***

  df = pd.read_csv(data_url)

  为了读取本地CSV文件，我们需要pandas这个数据分析库中的相应模块。其中的read_csv函数能够读取本地和web数据。

  END

数据变换

• 1

  既然在工作空间有了数据，接下来就是数据变换。统计学家和科学家们通常会在这一步移除分析中的非必要数据。我们先看看数据（下图）

  对R语言程序员来说，上述操作等价于通过print(head(df))来打印数据的前6行，以及通过print(tail(df))来打印数据的后6行。当然Python中，默认打印是5行，而R则是6行。因此R的代码head(df, n = 10)，在Python中就是df.head(n = 10)，打印数据尾部也是同样道理

  请点击输入图片描述

• 2

  在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。在Python中，我们则使用columns和index属性来提取，如下：

  # Extracting column names

  print df.columns

  # OUTPUT

  Index(, dtype=’object’)

  # Extracting row names or the index

  print df.index

  # OUTPUT

  Int64Index(, dtype=’int64’)

• 3

  数据转置使用T方法，

  # Transpose data

  print df.T

  # OUTPUT

  0      1     2      3     4      5     6      7     8      9   

  Abra      1243   4158  1787  17152  1266   5576   927  21540  1039   5424   

  Apayao    2934   9235  1922  14501  2385   7452  1099  17038  1382  10588   

  Benguet    148   4287  1955   3536  2530    771  2796   2463  2592   1064   

  Ifugao    3300   8063  1074  19607  3315  13134  5134  14226  6842  13828   

  Kalinga  10553  35257  4544  31687  8520  28252  3106  36238  4973  40140   

  ...       69     70     71     72     73     74     75     76     77  

  Abra     ...    12763   2470  59094   6209  13316   2505  60303   6311  13345   

  Apayao   ...    37625  19532  35126   6335  38613  20878  40065   6756  38902   

  Benguet  ...     2354   4045   5987   3530   2585   3519   7062   3561   2583   

  Ifugao   ...     9838  17125  18940  15560   7746  19737  19422  15910  11096   

  Kalinga  ...    65782  15279  52437  24385  66148  16513  61808  23349  68663   

  78  

  Abra      2623  

  Apayao   18264  

  Benguet   3745  

  Ifugao   16787  

  Kalinga  16900  

  Other transformations such as sort can be done using 《code》sort《/code》 attribute. Now let’s extract a specific column. In Python, we do it using either 《code》iloc《/code》 or 《code》ix《/code》 attributes, but 《code》ix《/code》 is more robust and thus I prefer it. Assuming we want the head of the first column of the data, we have

• 4

  其他变换，例如排序就是用sort属性。现在我们提取特定的某列数据。Python中，可以使用iloc或者ix属性。但是我更喜欢用ix，因为它更稳定一些。假设我们需数据第一列的前5行，我们有：

  print df.ix.head()   

  # OUTPUT 0     1243 1     4158 2     1787 3    17152 4     1266 Name: Abra, dtype: int64

• 5

  顺便提一下，Python的索引是从0开始而非1。为了取出从11到20行的前3列数据，我们有

  print df.ix

  # OUTPUT

  Abra  Apayao  Benguet

  10    981    1311     2560

  11  27366   15093     3039

  12   1100    1701     2382

  13   7212   11001     1088

  14   1048    1427     2847

  15  25679   15661     2942

  16   1055    2191     2119

  17   5437    6461      734

  18   1029    1183     2302

  19  23710   12222     2598

  20   1091    2343     2654

  上述命令相当于df.ix。

• 6

  为了舍弃数据中的列，这里是列1(Apayao)和列2(Benguet)，我们使用drop属性，如下：

  print df.drop(df.columns, axis = 1).head()

  # OUTPUT

  Abra  Ifugao  Kalinga

  0   1243    3300    10553

  1   4158    8063    35257

  2   1787    1074     4544

  3  17152   19607    31687

  4   1266    3315     8520

  axis 参数告诉函数到底舍弃列还是行。如果axis等于0，那么就舍弃行。

  END

统计描述

• 1

  下一步就是通过describe属性，对数据的统计特性进行描述：

  print df.describe()

  # OUTPUT

  Abra        Apayao      Benguet        Ifugao       Kalinga

  count     79.000000     79.000000    79.000000     79.000000     79.000000

  mean   12874.379747  16860.645570  3237.392405  12414.620253  30446.417722

  std    16746.466945  15448.153794  1588.536429   5034.282019  22245.707692

  min      927.000000    401.000000   148.000000   1074.000000   2346.000000

  25%     1524.000000   3435.500000  2328.000000   8205.000000   8601.500000

  50%     5790.000000  10588.000000  3202.000000  13044.000000  24494.000000

  75%    13330.500000  33289.000000  3918.500000  16099.500000  52510.500000

  max    60303.000000  54625.000000  8813.000000  21031.000000  68663.000000

  END

假设检验

• 1

  Python有一个很好的统计推断包。那就是scipy里面的stats。ttest_1samp实现了单样本t检验。因此，如果我们想检验数据Abra列的稻谷产量均值，通过零假设，这里我们假定总体稻谷产量均值为15000，我们有：

  from scipy import stats as ss

  # Perform one sample t-test using 1500 as the true mean

  print ss.ttest_1samp(a = df.ix, popmean = 15000)

  # OUTPUT

  (-1.1281738488299586, 0.26270472069109496)

  返回下述值组成的元祖：

  t : 浮点或数组类型t统计量

  prob : 浮点或数组类型two-tailed p-value 双侧概率值

• 2

  通过上面的输出，看到p值是0.267远大于α等于0.05，因此没有充分的证据说平均稻谷产量不是150000。将这个检验应用到所有的变量，同样假设均值为15000，我们有：

  print ss.ttest_1samp(a = df, popmean = 15000)

  # OUTPUT

  (array(),

  array([  2.62704721e-01,   2.87680340e-01,   4.15643528e-70,

  1.83764399e-05,   2.82461897e-08]))

  第一个数组是t统计量，第二个数组则是相应的p值

  END

可视化

• 1

  Python中有许多可视化模块，最流行的当属matpalotlib库。稍加提及，我们也可选择bokeh和seaborn模块。之前的博文中，我已经说明了matplotlib库中的盒须图模块功能。

  请点击输入图片描述

• 2

  # Import the module for plotting

  import matplotlib.pyplot as plt

  plt.show(df.plot(kind = ’box’))

  现在，我们可以用pandas模块中集成R的ggplot主题来美化图表。要使用ggplot，我们只需要在上述代码中多加一行，

  import matplotlib.pyplot as plt

  pd.options.display.mpl_style = ’default’ # Sets the plotting display theme to ggplot2

  df.plot(kind = ’box’)

• 3

  这样我们就得到如下图表：

  请点击输入图片描述

• 4

  比matplotlib.pyplot主题简洁太多。但是在本文中，我更愿意引入seaborn模块，该模块是一个统计数据可视化库。因此我们有：

  # Import the seaborn library

  import seaborn as sns

  # Do the boxplot

  plt.show(sns.boxplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))

  请点击输入图片描述

• 5

  多性感的盒式图，继续往下看。

  请点击输入图片描述

• 6

  plt.show(sns.violinplot(df, widths = 0.5, color = "pastel"))

  请点击输入图片描述

• 7

  plt.show(sns.distplot(df.ix, rug = True, bins = 15))

  请点击输入图片描述

• 8

  with sns.axes_style("white"):

  plt.show(sns.jointplot(df.ix, kind = "kde"))

  请点击输入图片描述

• 9

  plt.show(sns.lmplot("Benguet", "Ifugao", df))

  END

创建自定义函数

• 在Python中，我们使用def函数来实现一个自定义函数。例如，如果我们要定义一个两数相加的函数，如下即可：

  def add_2int(x, y):

  return x + y

  print add_2int(2, 2)

  # OUTPUT

  4

• 顺便说一下，Python中的缩进是很重要的。通过缩进来定义函数作用域，就像在R语言中使用大括号{…}一样。这有一个我们之前博文的例子：

  产生10个正态分布样本，其中和

  基于95%的置信度，计算和 ;

  重复100次; 然后

  计算出置信区间包含真实均值的百分比

  Python中，程序如下：

  import numpy as np

  import scipy.stats as ss

  def case(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

  m = np.zeros((rep, 4))

  for i in range(rep):

  norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = n)

  xbar = np.mean(norm)

  low = xbar - ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

  up = xbar + ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

  if (mu 》 low) & (mu 《 up):

  rem = 1

  else:

  rem = 0

  m

  inside = np.sum(m)

  per = inside / rep

  desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain " 

  "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

  return {"Matrix": m, "Decision": desc}

• 上述代码读起来很简单，但是循环的时候就很慢了。下面针对上述代码进行了改进，这多亏了 Python专家

  import numpy as np

  import scipy.stats as ss

  def case2(n = 10, mu = 3, sigma = np.sqrt(5), p = 0.025, rep = 100):

  scaled_crit = ss.norm.ppf(q = 1 - p) * (sigma / np.sqrt(n))

  norm = np.random.normal(loc = mu, scale = sigma, size = (rep, n))

  xbar = norm.mean(1)

  low = xbar - scaled_crit

  up = xbar + scaled_crit

  rem = (mu 》 low) & (mu 《 up)

  m = np.c_

  inside = np.sum(m)

  per = inside / rep

  desc = "There are " + str(inside) + " confidence intervals that contain " 

  "the true mean (" + str(mu) + "), that is " + str(per) + " percent of the total CIs"

  return {"Matrix": m, "Decision": desc}

python数据分析是什么

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
推荐课程：Python教程。
Python 这类语言被称为脚本语言，因为它们可以编写简短粗糙的小程序，即脚本。不过这好像在说 Python 无法构建严谨的软件似的，其实经过几年来不断改良， Python 不但拥有强大的数据处理功能，而且完全可以用它构建生产系统 。
不过由于 Python 是一种解释型语言， 大部分 Python 代码都要比编译型语言（比如 C++ 和 Java）的代码慢得多 。所以在那些要求延迟非常小的应用中，为了尽最大可能优化性能，使用 C++ 这种更低级且低生产率的语言更值得。
对于高并发、多线程的应用程序，Python 也不是一种理想的编程语言 ，这是因为 Python 有一个叫 GIL（全局解释器锁）的东西，这是一种防止解释器同时执行多条Python 字节码指令的机制。这并不是说 Python 不能执行真正多线程并行代码，只不过这些代码不能在单个 Python 进程中执行而已。
三、与数据分析相关的 Python 库
NumPy
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它提供：
快速高效的多维数组对象 ndarray；
直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数；
线性代数运算、随机数生成;
将 C、C++、Fortran 代码集成到 Python 的工具等。
它专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran 或Matlab 等所做的任务。
Pandas
Pandas 主要提供快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。
Matplotlib
Matplotlib 是最流行的用于绘制数据图表的 Python 库。
IPython
IPython 是 Python 科学计算标准工具集的组成部分，是一个增强的 Python Shell，目的是提高编写、测试、调试 Python 代码的速度。主要用于交互式数据处理和利用matplotlib 对数据进行可视化处理。
SciPy
SciPy 是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。主要包括以下包：
scipy.integrate: 数值积分例程和微分方程求解器；
scipy.linalg: 扩展了由 numpy.linalg 提供的线性代数例程和矩阵分解功能；
scipy.optimize: 函数优化器以及根查找算法；
scipy.signal: 信号处理工具；
scipy.sparse: 稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器；
scipy.special: SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数的 Fortran 库）的包装器。
scipy.stats: 标准连续和离散概率分布、各种统计检验方法和更好的描述统计法；
scipy.weave: 利用内联 C++ 代码加速数组计算的工具。
Python拥有一个巨大而活跃的科学计算社区
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，使python成为数据处理任务重要解决方案。在科学计算方面，python拥有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等等一系列非常优秀的库和工具，特别是pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，正在成为各行业数据处理任务的首选库。
python拥有强大的通用编程能力
不同于R或者matlab，python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、web、自动化运维甚至游戏等等很多领域都有广泛的应用。这就使公司使用一种技术完成全部服务成为可能，有利于各个技术组之间的业务融合。比如，我们用python的爬虫框架scrapy爬取数据，然后交给pandas做数据处理，最后使用python的web框架django给用户作展示，这一系列任务可以全部用python完成，能大大提高公司的技术效率。
python是人工智能时代的通用语言
因为数据分析是十分枯燥的事情，但是拥有了人工智能，将解决这些问题。在人工智能火热的今天，python已经成为了最受欢迎的编程语言。得益于python的简洁、丰富的库和社区，大部分深度学习框架都优先支持python语言编程，比如当今最火热的深度学习框架tensorflow，它虽然是C++编写的，但对python语言支持最好，

如何利用python进行数据分析

利用python进行数据分析    

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本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。  

python如何做数据分析

用Python做数据分析，大致流程如下：

1、数据获取

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。

2、数据存储

企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。

3、数据预处理/数据清洗

大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，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。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。

4、数据建模与分析

常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。

5、数据可视化分析

在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。