這篇文章將為大家詳細講解有關(guān)python數(shù)據(jù)分析的流程步驟，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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下面是用python進行數(shù)據(jù)分析的一般步驟：

一：數(shù)據(jù)抽取

  從外部源數(shù)據(jù)中獲取數(shù)據(jù)

  保存為各種格式的文件、數(shù)據(jù)庫等

  使用Scrapy爬蟲等技術(shù)

二：數(shù)據(jù)加載

  從數(shù)據(jù)庫、文件中提取數(shù)據(jù)，變成DataFrame對象

  pandas庫的文件讀取方法 

三：數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)準備：

  對DataFrame對象（多個）進行組裝、合并等操作

  pandas庫的操作

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化：

  類型轉(zhuǎn)化、分類（面元等）、異常值檢測、過濾等

  pandas庫的操作

數(shù)據(jù)聚合：

  分組（分類）、函數(shù)處理、合并成新的對象

  pandas庫的操作

四：數(shù)據(jù)可視化

  將pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為圖表的形式

  matplotlib庫

五：預測模型的創(chuàng)建和評估

  數(shù)據(jù)挖掘的各種算法：

  關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、回歸分析、聚類、分類、時序挖掘、序列模式挖掘等

六：部署（得出結(jié)果）

  從模型和評估中獲得知識

  知識的表示形式：規(guī)則、決策樹、知識基、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值

關(guān)于python數(shù)據(jù)分析的流程步驟就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。