如何使用Python快速上手数据分析

Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一，国内外许多公司也已经在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。

Python里的这些库，

学会了你的工作至少翻一倍！

学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘，所以数据分析相关的库，你一定要知道。

假如你掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。Python有满足各种数据分析需求的强大而易用的标准库，大部分时间，你主要是在和它们打交道。如何快速了解并应用它们？CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：

01

数据获取

一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过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。

而获取外部数据主要有两种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。如果希望使用Python爬虫来获取数据，我们可以使用以下Python工具：

• Requests - 主要用于爬取数据时发出请求操作。
• BeautifulSoup -用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据，解析为对象进而处理。
• Selenium- Selenium可以模拟真实浏览器，自动化测试工具，支持多种浏览器，爬虫中主要用来解决JavaScript渲染问题。
• Scapy - 一个处理交互式数据的包，可以解码大部分网络协议的数据包。

02

数据存储

对于数据量不大的项目，可以使用Excel来进行存储和处理，但对于数据量过万的项目，使用数据库如Mysql来存储与管理会更高效便捷，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB。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。

• Pymysql-PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库

03

数据预处理/数据清洗

数据科学家花了大量的时间清洗数据集，并将这些数据转换为他们可以处理的格式。事实上，很多数据科学家声称开始获取和清洗数据的工作量要占整个工作的80%。

大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，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。如果选择Python作为数据清洗的工具的话，我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库：

• Numpy - 用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数，傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据，并兼容各种数据库。
• Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的，可以提供一系列函数来处理数据结构和运算，如时间序列等。

04

建模与分析

这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型。

常见的数据挖掘模型有：

在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作：

• Scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。
• Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高。

05

可视化分析

数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具有：

• Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
• Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和Pandas进行无缝链接。
• Pyecharts-是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，可以快速绘制动态交互式可视化图形。以下是使用Pyecharts绘制全国主要城市空气质量地图示例。
  
  从上图我们也可以得知，在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。

最后

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