Python做数据分析，一般的流程是怎么样的？

男娘i 2022-11-20 00:59 192阅读 0赞

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编程新视野 | 作者

简书 | 来源

刚接触Python的新手、小白，可以复制下面的链接去观看Python的基础入门教学视频

https://v.douyu.com/author/y6AZ4jn9jwKW

# 为什么选择Python进行数据分析? #

Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。**Python入门简单，代码可读性强**，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为**“伪代码”**，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。

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另外，**Python是开源的，它拥有非常多优秀的库**，可以用于数据分析及其他领域。更重要的是，Python与开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。

Python的众多优点让它成为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。

# 编程基础 #

要学习如何用Python进行数据分析， 笔者建议第一步是要了解一些**Python的编程基础**，知道Python的数据结构，什么是向量、列表、数组、字典等等；了解Python的各种函数及模块。下图整理了这一阶段要掌握的知识点：

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# 数据分析流程 #

Python是数据分析利器，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。笔者认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：

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**1. 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**；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。
 *  **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

**2. 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**来存储与管理会更高效便捷。

**3. 数据预处理**

数据预处理也称**数据清洗**。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。笔者认为**数据分析有80%的工作都在处理数据**。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。

**4. 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：

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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。

**5. 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。

按照这个流程，每个阶段所涉及的知识点可以细分如下：

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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

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