python数据分析的流程步骤

这篇文章将为大家详细讲解有关python数据分析的流程步骤,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

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下面是用python进行数据分析的一般步骤:

一:数据抽取

  从外部源数据中获取数据

  保存为各种格式的文件、数据库等

  使用Scrapy爬虫等技术

二:数据加载

  从数据库、文件中提取数据,变成DataFrame对象

  pandas库的文件读取方法 

三:数据处理

数据准备:

  对DataFrame对象(多个)进行组装、合并等操作

  pandas库的操作

数据转化:

  类型转化、分类(面元等)、异常值检测、过滤等

  pandas库的操作

数据聚合:

  分组(分类)、函数处理、合并成新的对象

  pandas库的操作

四:数据可视化

  将pandas的数据结构转化为图表的形式

  matplotlib库

五:预测模型的创建和评估

  数据挖掘的各种算法:

  关联规则挖掘、回归分析、聚类、分类、时序挖掘、序列模式挖掘等

六:部署(得出结果)

  从模型和评估中获得知识

  知识的表示形式:规则、决策树、知识基、网络权值

关于python数据分析的流程步骤就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,可以学到更多知识。如果觉得文章不错,可以把它分享出去让更多的人看到。


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