1.如何利用python进行数据分析
1. 运算优先级
括号、指数、乘、除、加、减
2
如果你使用了非 ASCII 字符而且碰到了编码错误,记得在最顶端加一行 # -- coding: utf-8 --
3. Python格式化字符
使用更多的格式化字符。例如 %r 就是是非常有用的一个,它的含义是“不管什么都打印出来”。
%s -- string
%% 百分号标记 #就是输出一个%
%c 字符及其ASCII码
%s 字符串
%d 有符号整数(十进制)
%u 无符号整数(十进制)
%o 无符号整数(八进制)
%x 无符号整数(十六进制)
%X 无符号整数(十六进制大写字符)
%e 浮点数字(科学计数法)
%E 浮点数字(科学计数法,用E代替e)
%f 浮点数字(用小数点符号)
%g 浮点数字(根据值的大小采用%e或%f)
%G 浮点数字(类似于%g)
%p 指针(用十六进制打印值的内存地址)
%n 存储输出字符的数量放进参数列表的下一个变量中
%c 转换成字符(ASCII 码值,或者长度为一的字符串)
%r 优先用repr()函数进行字符串转换(Python2.0新增)
%s 优先用str()函数进行字符串转换
%d / %i 转成有符号十进制数
%u 转成无符号十进制数
%o 转成无符号八进制数
%x / %X (Unsigned)转成无符号十六进制数(x / X 代表转换后的十六进制字符的大小写)
%e / %E 转成科学计数法(e / E控制输出e / E)
%f / %F 转成浮点数(小数部分自然截断)
%g / %G : %e和%f / %E和%F 的简写
%% 输出%
辅助符号 说明
* 定义宽度或者小数点精度
- 用做左对齐
+ 在正数前面显示加号(+)
在正数前面显示空格
# 在八进制数前面显示零(0),在十六进制前面显示“0x”或者“0X”(取决于用的是“x”还是“X”)
0 显示的数字前面填充“0”而不是默认的空格
m.n m 是显示的最小总宽度,n 是小数点后的位数(如果可用的话)
2.如何利用python进行数据分析
1、为什么用Python做数据分析
首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架,因此用于网站的建设,另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单,可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
2、为什么用R做数据分析
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面(主要用在金融分析与趋势预测)无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用;相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能,一个散点图箱线图可以用一条程序搞定,相比Excel更加简单。
在使用环境方面,SAS在企业、政府及军事机构使用较多,因其权威认证;SPSS、R大多用于科研机构,企业级应用方面已有大量的商业化R软件,同时可结合(具体怎么结合,尚未搞明白)Hadoop进行数据挖掘。
3.怎么利用pandas做数据分析
Pandas是Python下一个开源数据分析的库,它提供的数据结构DataFrame极大的简化了数据分析过程中一些繁琐操作。
1. 基本使用:创建DataFrame. DataFrame是一张二维的表,大家可以把它想象成一张Excel表单或者Sql表。Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576,最大列数是16384,超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本,无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的sh事情,同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力,可以做很多复杂的操作,要写的code也更少。
说了一大堆它的好处,要实际感触还得动手码代码。首要的任务就是创建一个DataFrame,它有几种创建方式:
(1)列表,序列(pandas.Series), numpy.ndarray的字典
二维numpy.ndarray
别的DataFrame
结构化的记录(structured arrays)
(2)其中,二维ndarray创建DataFrame,代码敲得最少:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4))
df
0 1 2 3
0 0.927474 0.127571 1.655908 0.570818
1 -0.425084 -0.382933 0.468073 -0.862898
2 -1.602712 -0.225793 -0.688641 1.167477
3 -1.771992 -0.692575 -0.693494 -1.063697
4 -0.456724 0.371165 1.883742 -0.344189
5 1.024734 0.647224 1.134449 0.266797
6 1.247507 0.114464 2.271932 -0.682767
7 -0.190627 -0.096997 -0.204778 -0.440155
8 -0.471289 -1.025644 -0.741181 -1.707240
9 -0.172242 0.702187 -1.138795 -0.112005
(3)通过describe方法,可以对df中的数据有个大概的了解:
df.describe()
0 1 2 3
count 10.000000 10.000000 10.000000 10.000000
mean -0.189096 -0.046133 0.394722 -0.320786
std 1.027134 0.557420 1.258019 0.837497
min -1.771992 -1.025644 -1.138795 -1.707240
25% -0.467648 -0.343648 -0.692281 -0.817865
50% -0.307856 0.008734 0.131648 -0.392172
75% 0.652545 0.310266 1.525543 0.172096
max 1.247507 0.702187 2.271932 1.167477
2. 改变cell。
3. group by。
4. 读写文件。
4.Python在数据分析方面有什么独特优势
python最大的优势在于学习门槛低,语法灵活。
python也有很多开源成熟的科学计算机库,比如:Numpy,Scipy,Pandas
而且上面说的这些库都是免费的,并且便捷。
5.python数据分析师需要掌握什么技能
首先是基础篇1、首先是Excel,貌似这个很简单,其实未必。
Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表,能画折线图/Column chart/Bar chart/Area chart/饼图/雷达图/Combo char/散点图/Win Loss图等,而且能实现更高级的功能,包括透视表(类似于BI的多维分析模型Cube),以及Vlookup等复杂函数,处理100万条以内的数据没有大问题。最后,很多更高级的工具都有Excel插件,例如一些AI Machine Learning的开发工具。
2. SQL(数据库)我们都知道数据分析师每天都会处理海量的数据,这些数据来源于数据库,那么怎么从数据库取数据?如何建立两表、三表之间的关系?怎么取到自己想要的特定的数据?等等这些数据选择问题就是你首要考虑的问题,而这些问题都是通过SQL解决的,所以SQL是数据分析的最基础的技能。3. 统计学基础数据分析的前提要对数据有感知,数据如何收集?数据整体分布是怎样的?如果有时间维度的话随着时间的变化是怎样的?数据的平均值是什么?数据的最大值最小值指什么?数据相关与回归、时间序列分析和预测等等。
4、掌握可视化工具,比如BI,如Cognos/Tableau/FineBI等,具体看企业用什么工具,像我之前用的是FineBI。这些工具做可视化非常方便,特别是分析报告能含这些图,一定会吸引高层领导的眼球,一目了然了解,洞察业务的本质。
另外,作为专业的分析师,用多维分析模型Cube能够方便地自定义报表,效率大大提升。进阶阶段需要掌握的:1、系统的学好统计学纯粹的机器学习讲究算法预测能力和实现,但是统计一直就强调“可解释性”。
比如说,针对今天微博股票发行就上升20%,你把你的两个预测股票上涨还是下跌的model套在新浪的例子上,然后给你的上司看。统计学就是这样的作用。
数据挖掘相关的统计方法(多元Logistic回归分析、非线性回归分析、判别分析等)定量方法(时间轴分析、概率模型、优化)决策分析(多目的决策分析、决策树、影响图、敏感性分析)树立竞争优势的分析(通过项目和成功案例学习基本的分析理念)数据库入门(数据模型、数据库设计)预测分析(时间轴分析、主成分分析、非参数回归、统计流程控制)数据管理(ETL(Extract、Transform、Load)、数据治理、管理责任、元数据)优化与启发(整数计划法、非线性计划法、局部探索法、超启发(模拟退火、遗传算法))大数据分析(非结构化数据概念的学习、MapReduce技术、大数据分析方法)数据挖掘(聚类(k-means法、分割法)、关联性规则、因子分析、存活时间分析)其他,以下任选两门(社交网络、文本分析、Web分析、财务分析、服务业中的分析、能源、健康医疗、供应链管理、综合营销沟通中的概率模型)风险分析与运营分析的计算机模拟软件层面的分析学(组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法)2、掌握AI Machine Learning算法,会用工具(比如Python/R)进行建模。传统的BI分析能回答过去发生了什么?现在正在发生什么?但对于未来会发生什么?必须靠算法。
虽然像Tableau、FineBI等自助式BI已经内置了一部分分析模型,但是分析师想要更全面更深度的探索,需要像Python/R的数据挖掘工具。另外大数据之间隐藏的关系,靠传统工具人工分析是不可能做到的,这时候交由算法去实现,无疑会有更多的惊喜。
其中,面向统计分析的开源编程语言及其运行环境“R”备受瞩目。R的强项不仅在于其包含了丰富的统计分析库,而且具备将结果进行可视化的高品质图表生成功能,并可以通过简单的命令来运行。
此外,它还具备称为CRAN(The Comprehensive R Archive Network)的包扩展机制,通过导入扩展包就可以使用标准状态下所不支持的函数和数据集。R语言虽然功能强大,但是学习曲线较为陡峭,个人建议从python入手,拥有丰富的statistical libraries,NumPy ,SciPy.org ,Python Data Analysis Library,matplotlib: python plotting。
以上我的回答希望对你有所帮助。
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