Python在大數(shù)據(jù)行業(yè)非?；鸨鼉赡辏琣s a pythonic，所以也得涉足下大數(shù)據(jù)分析，下面就聊聊它們。
在沙河等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供成都網(wǎng)站建設(shè)、成都網(wǎng)站制作 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需求定制設(shè)計(jì),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),品牌網(wǎng)站制作,全網(wǎng)營銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司,沙河網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。
Python數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)概述
所謂數(shù)據(jù)分析，即對(duì)已知的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后提取出一些有價(jià)值的信息，比如統(tǒng)計(jì)平均數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差等信息，數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)量可能不會(huì)太大，而數(shù)據(jù)挖掘，是指對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與挖倔，得到一些未知的，有價(jià)值的信息等，比如從網(wǎng)站的用戶和用戶行為中挖掘出用戶的潛在需求信息，從而對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行改善等。
數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘密不可分，數(shù)據(jù)挖掘是對(duì)數(shù)據(jù)分析的提升。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助我們更好的發(fā)現(xiàn)事物之間的規(guī)律。所以我們可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以幫助我們更好的發(fā)現(xiàn)事物之間的規(guī)律。比如發(fā)掘用戶潛在需求，實(shí)現(xiàn)信息的個(gè)性化推送，發(fā)現(xiàn)疾病與病狀甚至病與藥物之間的規(guī)律等。
預(yù)先善其事必先利其器
我們首先聊聊數(shù)據(jù)分析的模塊有哪些：
下面就說說這些模塊的基礎(chǔ)使用。
numpy模塊安裝與使用
安裝：
下載地址是：
我這里下載的包是1.11.3版本，地址是：
下載好后，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安裝的numpy版本一定要是帶mkl版本的，這樣能夠更好支持numpy
numpy簡單使用
生成隨機(jī)數(shù)
主要使用numpy下的random方法。
pandas
使用 pip install pandas 即可
直接上代碼：
下面看看pandas輸出的結(jié)果， 這一行的數(shù)字第幾列，第一列的數(shù)字是行數(shù)，定位一個(gè)通過第一行，第幾列來定位：
常用方法如下：
下面看看pandas對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，下面就說說每一行的信息
轉(zhuǎn)置功能：把行數(shù)轉(zhuǎn)換為列數(shù)，把列數(shù)轉(zhuǎn)換為行數(shù)，如下所示：
通過pandas導(dǎo)入數(shù)據(jù)
pandas支持多種輸入格式，我這里就簡單羅列日常生活最常用的幾種，對(duì)于更多的輸入方式可以查看源碼后者官網(wǎng)。
CSV文件
csv文件導(dǎo)入后顯示輸出的話，是按照csv文件默認(rèn)的行輸出的，有多少列就輸出多少列，比如我有五列數(shù)據(jù)，那么它就在prinit輸出結(jié)果的時(shí)候，就顯示五列
excel表格
依賴于xlrd模塊，請(qǐng)安裝它。
老樣子，原滋原味的輸出顯示excel本來的結(jié)果，只不過在每一行的開頭加上了一個(gè)行數(shù)
讀取SQL
依賴于PyMySQL，所以需要安裝它。pandas把sql作為輸入的時(shí)候，需要制定兩個(gè)參數(shù)，第一個(gè)是sql語句，第二個(gè)是sql連接實(shí)例。
讀取HTML
依賴于lxml模塊，請(qǐng)安裝它。
對(duì)于HTTPS的網(wǎng)頁，依賴于BeautifulSoup4，html5lib模塊。
讀取HTML只會(huì)讀取HTML里的表格，也就是只讀取
顯示的是時(shí)候是通過python的列表展示，同時(shí)添加了行與列的標(biāo)識(shí)
讀取txt文件
輸出顯示的時(shí)候同時(shí)添加了行與列的標(biāo)識(shí)
scipy
安裝方法是先下載whl格式文件，然后通過pip install “包名” 安裝。whl包下載地址是：
matplotlib 數(shù)據(jù)可視化分析
我們安裝這個(gè)模塊直接使用pip install即可。不需要提前下載whl后通過 pip install安裝。
下面請(qǐng)看代碼：
下面說說修改圖的樣式
關(guān)于圖形類型，有下面幾種：
關(guān)于顏色，有下面幾種：
關(guān)于形狀，有下面幾種：
我們還可以對(duì)圖稍作修改，添加一些樣式，下面修改圓點(diǎn)圖為紅色的點(diǎn)，代碼如下：
我們還可以畫虛線圖，代碼如下所示：
還可以給圖添加上標(biāo)題，x，y軸的標(biāo)簽,代碼如下所示
直方圖
利用直方圖能夠很好的顯示每一段的數(shù)據(jù)。下面使用隨機(jī)數(shù)做一個(gè)直方圖。
Y軸為出現(xiàn)的次數(shù)，X軸為這個(gè)數(shù)的值（或者是范圍）
還可以指定直方圖類型通過histtype參數(shù)：
圖形區(qū)別語言無法描述很詳細(xì)，大家可以自信嘗試。
舉個(gè)例子：
子圖功能
什么是子圖功能呢？子圖就是在一個(gè)大的畫板里面能夠顯示多張小圖，每個(gè)一小圖為大畫板的子圖。
我們知道生成一個(gè)圖是使用plot功能，子圖就是subplog。代碼操作如下：
我們現(xiàn)在可以通過一堆數(shù)據(jù)來繪圖，根據(jù)圖能夠很容易的發(fā)現(xiàn)異常。下面我們就通過一個(gè)csv文件來實(shí)踐下，這個(gè)csv文件是某個(gè)網(wǎng)站的文章閱讀數(shù)與評(píng)論數(shù)。
先說說這個(gè)csv的文件結(jié)構(gòu)，第一列是序號(hào)，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的閱讀數(shù)，第四列是每篇評(píng)論數(shù)。
我們的需求就是把評(píng)論數(shù)作為Y軸，閱讀數(shù)作為X軸，所以我們需要獲取第三列和第四列的數(shù)據(jù)。我們知道獲取數(shù)據(jù)的方法是通過pandas的values方法來獲取某一行的值，在對(duì)這一行的值做切片處理，獲取下標(biāo)為3（閱讀數(shù)）和4（評(píng)論數(shù)）的值，但是，這里只是一行的值，我們需要是這個(gè)csv文件下的所有評(píng)論數(shù)和閱讀數(shù)，那怎么辦？聰明的你會(huì)說，我自定義2個(gè)列表，我遍歷下這個(gè)csv文件，把閱讀數(shù)和評(píng)論數(shù)分別添加到對(duì)應(yīng)的列表里，這不就行了嘛。呵呵，其實(shí)有一個(gè)更快捷的方法，那么就是使用T轉(zhuǎn)置方法，這樣再通過values方法，就能直接獲取這一評(píng)論數(shù)和閱讀數(shù)了，此時(shí)在交給你matplotlib里的pylab方法來作圖，那么就OK了。了解思路后，那么就寫吧。
下面看看代碼：
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python入門學(xué)習(xí)：
第一階段Python基礎(chǔ)與Linux數(shù)據(jù)庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎(chǔ)學(xué)員打好基礎(chǔ)的重要階段。需要掌握【Python】基本語法規(guī)則及變量、邏輯控制、內(nèi)置數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、文件操作、高級(jí)函數(shù)、模塊、常用標(biāo)準(zhǔn)庫模塊、函數(shù)、異常處理、MySQL使用、協(xié)程等知識(shí)點(diǎn)。
第二階段WEB全棧。這一部分主要學(xué)習(xí)Web前端相關(guān)技術(shù)，需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發(fā)基礎(chǔ)、VUE、FlaskViews、Flask模板、數(shù)據(jù)庫操作、Flask配置等知識(shí)。
第三階段數(shù)據(jù)分析+人工智能。這部分主要是學(xué)習(xí)爬蟲相關(guān)的知識(shí)點(diǎn)，需要掌握數(shù)據(jù)抓取、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、爬蟲并發(fā)、動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法等知識(shí)。感興趣的話點(diǎn)擊此處，免費(fèi)學(xué)習(xí)一下
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如何用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？快速入門路徑圖
大數(shù)據(jù)無處不在。在時(shí)下這個(gè)年代，不管你喜歡與否，在運(yùn)營一個(gè)成功的商業(yè)的過程中都有可能會(huì)遇到它。
什么是 大數(shù)據(jù) ？
大數(shù)據(jù)就像它看起來那樣——有大量的數(shù)據(jù)。單獨(dú)而言，你能從單一的數(shù)據(jù)獲取的洞見窮其有限。但是結(jié)合復(fù)雜數(shù)學(xué)模型以及強(qiáng)大計(jì)算能力的TB級(jí)數(shù)據(jù)，卻能創(chuàng)造出人類無法制造的洞見。大數(shù)據(jù)分析提供給商業(yè)的價(jià)值是無形的，并且每天都在超越人類的能力。
大數(shù)據(jù)分析的第一步就是要收集數(shù)據(jù)本身，也就是眾所周知的“數(shù)據(jù)挖掘”。大部分的企業(yè)處理著GB級(jí)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有用戶數(shù)據(jù)、產(chǎn)品數(shù)據(jù)和地理位置數(shù)據(jù)。今天，我將會(huì)帶著大家一起探索如何用 Python 進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？
為什么選擇Python?
Python最大的優(yōu)點(diǎn)就是簡單易用。這個(gè)語言有著直觀的語法并且還是個(gè)強(qiáng)大的多用途語言。這一點(diǎn)在大數(shù)據(jù)分析環(huán)境中很重要，并且許多企業(yè)內(nèi)部已經(jīng)在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼等。還有，Python是開源的，并且有很多用于數(shù)據(jù)科學(xué)的類庫。
現(xiàn)在，如果你真的要用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的話，毫無疑問你需要了解Python的語法，理解正則表達(dá)式，知道什么是元組、字符串、字典、字典推導(dǎo)式、列表和列表推導(dǎo)式——這只是開始。
數(shù)據(jù)分析流程
一般可以按“數(shù)據(jù)獲取-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與提取-數(shù)據(jù)預(yù)處理-數(shù)據(jù)建模與分析-數(shù)據(jù)可視化”這樣的步驟來實(shí)施一個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。按照這個(gè)流程，每個(gè)部分需要掌握的細(xì)分知識(shí)點(diǎn)如下：
數(shù)據(jù)獲?。汗_數(shù)據(jù)、Python爬蟲
外部數(shù)據(jù)的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數(shù)據(jù)集，一些科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)、政府會(huì)開放一些數(shù)據(jù)，你需要到特定的網(wǎng)站去下載這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)集通常比較完善、質(zhì)量相對(duì)較高。
另一種獲取外部數(shù)據(jù)的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網(wǎng)站某一職位的招聘信息，爬取租房網(wǎng)站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評(píng)分評(píng)分最高的電影列表，獲取知乎點(diǎn)贊排行、網(wǎng)易云音樂評(píng)論排行列表?；诨ヂ?lián)網(wǎng)爬取的數(shù)據(jù)，你可以對(duì)某個(gè)行業(yè)、某種人群進(jìn)行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎(chǔ)知識(shí)：元素（列表、字典、元組等）、變量、循環(huán)、函數(shù)………
以及，如何用 Python 庫（urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy）實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁爬蟲。
掌握基礎(chǔ)的爬蟲之后，你還需要一些高級(jí)技巧，比如正則表達(dá)式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應(yīng)對(duì)不同網(wǎng)站的反爬蟲限制。
數(shù)據(jù)存?。篠QL語言
在應(yīng)對(duì)萬以內(nèi)的數(shù)據(jù)的時(shí)候，Excel對(duì)于一般的分析沒有問題，一旦數(shù)據(jù)量大，就會(huì)力不從心，數(shù)據(jù)庫就能夠很好地解決這個(gè)問題。而且大多數(shù)的企業(yè)，都會(huì)以SQL的形式來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。
SQL作為最經(jīng)典的數(shù)據(jù)庫工具，為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理提供可能，并且使數(shù)據(jù)的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)庫的增、刪、查、改
數(shù)據(jù)的分組聚合、如何建立多個(gè)表之間的聯(lián)系
數(shù)據(jù)預(yù)處理：Python（pandas）
很多時(shí)候我們拿到的數(shù)據(jù)是不干凈的，數(shù)據(jù)的重復(fù)、缺失、異常值等等，這時(shí)候就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，把這些影響分析的數(shù)據(jù)處理好，才能獲得更加精確地分析結(jié)果。
對(duì)于數(shù)據(jù)預(yù)處理，學(xué)會(huì) pandas （Python包）的用法，應(yīng)對(duì)一般的數(shù)據(jù)清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：
選擇：數(shù)據(jù)訪問
缺失值處理：對(duì)缺失數(shù)據(jù)行進(jìn)行刪除或填充
重復(fù)值處理：重復(fù)值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數(shù)據(jù)
相關(guān)操作：描述性統(tǒng)計(jì)、Apply、直方圖等
合并：符合各種邏輯關(guān)系的合并操作
分組：數(shù)據(jù)劃分、分別執(zhí)行函數(shù)、數(shù)據(jù)重組
Reshaping：快速生成數(shù)據(jù)透視表
概率論及統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)
需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：
基本統(tǒng)計(jì)量：均值、中位數(shù)、眾數(shù)、百分位數(shù)、極值等
其他描述性統(tǒng)計(jì)量：偏度、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、顯著性等
其他統(tǒng)計(jì)知識(shí)：總體和樣本、參數(shù)和統(tǒng)計(jì)量、ErrorBar
概率分布與假設(shè)檢驗(yàn)：各種分布、假設(shè)檢驗(yàn)流程
其他概率論知識(shí)：條件概率、貝葉斯等
有了統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本知識(shí)，你就可以用這些統(tǒng)計(jì)量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統(tǒng)計(jì)圖，并得出具有指導(dǎo)意義的結(jié)果。
Python 數(shù)據(jù)分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實(shí)你就可以對(duì)大多數(shù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，并得出相對(duì)精確地結(jié)論。這部分需要掌握的知識(shí)點(diǎn)如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類算法：決策樹、隨機(jī)森林……
基本的聚類算法：k-means……
特征工程基礎(chǔ)：如何用特征選擇優(yōu)化模型
調(diào)參方法：如何調(diào)節(jié)參數(shù)優(yōu)化模型
Python 數(shù)據(jù)分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數(shù)據(jù)分析的這個(gè)階段，重點(diǎn)了解回歸分析的方法，大多數(shù)的問題可以得以解決，利用描述性的統(tǒng)計(jì)分析和回歸分析，你完全可以得到一個(gè)不錯(cuò)的分析結(jié)論。
當(dāng)然，隨著你實(shí)踐量的增多，可能會(huì)遇到一些復(fù)雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級(jí)的算法：分類、聚類。
然后你會(huì)知道面對(duì)不同類型的問題的時(shí)候更適合用哪種算法模型，對(duì)于模型的優(yōu)化，你需要去了解如何通過特征提取、參數(shù)調(diào)節(jié)來提升預(yù)測(cè)的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘建模和分析的全過程。
總結(jié)
其實(shí)做數(shù)據(jù)挖掘不是夢(mèng)，5步就能讓你成為一個(gè)Python爬蟲高手!
重慶分公司
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