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如何用python进行数据分析

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1、Python数据分析流程及学习路径

数据分析的流程概括起来主要是:读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。

根据每个部分需要用到的工具,Python数据分析的学习路径如下:

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2、利用Python读写数据

Python读写数据,主要包括以下内容:

我们以一小段代码来看:

可见,仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。

3、利用Python处理和计算数据

在第一步和第二步,我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中,NumPy主要用于矢量化的科学计算,pandas主要用于表型数据处理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面,主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。

Statsmodels允许用户浏览数据,估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计,统计测试,绘图函数和结果统计列表。

Scikit-leran则是著名的机器学习库,可以迅速使用各类机器学习算法。

5、利用Python数据可视化

数据可视化是数据工作中的一项重要内容,它可以辅助分析也可以展示结果。

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