本篇文章給大家分享的是有關Python中怎么實現數據分析功能，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

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1)數據獲取

一般有數據分析師崗位需求的公司都會有自己的數據庫，數據分析師可以通過SQL查詢語句來獲取數據庫中想要數據。Python已經具有連接sql  server、MySQL、orcale等主流數據庫的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。

而獲取外部數據主要有兩種獲取方式，一種是獲取國內一些網站上公開的數據資料；一種是通過編寫爬蟲代碼自動爬取數據。如果希望使用Python爬蟲來獲取數據，我們可以使用以下Python工具：

• Requests-主要用于爬取數據時發(fā)出請求操作。

• BeautifulSoup-用于爬取數據時讀取XML和HTML類型的數據，解析為對象進而處理。

• Scapy-一個處理交互式數據的包，可以解碼大部分網絡協議的數據包

2)數據存儲

對于數據量不大的項目，可以使用excel來進行存儲和處理，但對于數據量過萬的項目，使用數據庫來存儲與管理會更高效便捷。

3)數據預處理

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數據預處理也稱數據清洗。大多數情況下，我們拿到手的數據是格式不一致，存在異常值、缺失值等問題的，而不同項目數據預處理步驟的方法也不一樣。CDA數據分析師認為數據分析有80%的工作都在處理數據。如果選擇Python作為數據清洗的工具的話，我們可以使用Numpy和Pandas這兩個工具庫：

Numpy - 用于Python中的科學計算。它非常適用于與線性代數，傅里葉變換和隨機數相關的運算。它可以很好地處理多維數據，并兼容各種數據庫。

Pandas –Pandas是基于Numpy擴展而來的，可以提供一系列函數來處理數據結構和運算，如時間序列等。

4)建模與分析

這一階段首先要清楚數據的結構，結合項目需求來選取模型。

常見的數據挖掘模型有：

在這一階段，Python也具有很好的工具庫支持我們的建模工作：

scikit-learn-適用Python實現的機器學習算法庫。scikit-learn可以實現數據預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習算法。

Tensorflow-適用于深度學習且數據處理需求不高的項目。這類項目往往數據量較大，且最終需要的精度更高。

5)可視化分析

數據分析最后一步是撰寫數據分析報告，這也是數據可視化的一個過程。在數據可視化方面，Python目前主流的可視化工具有：

Matplotlib-主要用于二維繪圖，它能讓使用者很輕松地將數據圖形化，并且提供多樣化的輸出格式。

Seaborn-是基于matplotlib產生的一個模塊，專攻于統(tǒng)計可視化，可以和Pandas進行無縫鏈接。

按照這個流程，每個階段所涉及的知識點可以細分如下：

以上就是Python中怎么實現數據分析功能，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注創(chuàng)新互聯行業(yè)資訊頻道。