python数据分析的流程(python数据分析的方法)

开启数据分析的大门-数据收集：Python对文件的操作

简介

我是一名应届经济学毕业生，在学习Python语言的过程中，接触到了数据分析，机器学习和人工智能，并对此特别感兴趣，现在我把整个学习过程记录下来，希望和我有相同兴趣和爱好的朋友们一同成长，期盼着各位专家的指导。

环境介绍

在整个过程当中，将采用Python和Excel，采用Python,是因为Python提供了丰富的开发框架和工具库，使用Excel是因为Excel是使用非常广泛的办公软件，我在Excel里将复杂的算法简单化，使大家快速理解各种难以理解的算法。

在开始之前，我们已经准备好了Anaconda和Excel环境。在这里省略了这个过程。

数据获取将通过tushare开放平台，后面我会介绍和演示如何应用tushare平台。

数据分析流程简介

数据分析是由数据收集开始，收集的数据经过标准化处理和整理后，通过各种算法，进行数据分析，目的是为了总结过去的 历史 数据，在数据趋势上预测未来的走势，同时对现存的环境进行优化。

我们今天先从数据收集开始。

数据收集需要应用到Python对文件的读写操作。

下面这段代码以只读方式采用’UTF-8’编码方式打开当前目录下的text1.txt文件，并输出到屏幕上。操作完毕后，关闭文件。

小贴士：在从tushare平台获取数据时，每个用户会分配到一个key，我们可以把这个key封装到这个文件里。为的是数据安全和便利性。

Python对数据的处理主要是csv文件格式，Excel和数据库。今天我们主要针对csv文件进行操作。为的是尽快开始我们的数据分析之旅。后面在适当的时候，我来完成对Excel和数据库的操作。

Python 读取csv文件有很多种方法，我们这里采用PANDAS库，下面是读取csv文件代码：

下面这段代码先生成数据列表，然后写入csv文件。

好了，到现在为止，Python对数据收集的基础工作就算完成了，Python对文件操作有很多技巧，不是我们这一系列的重点，就不一一介绍了，有兴趣的伙伴可以查阅相关文档。

如何学习python数据分析

第一阶段：Python编程语言核心基础

快速掌握一门数据科学的有力工具。

第二阶段：Python数据分析基本工具

通过介绍NumPy、Pandas、MatPlotLib、Seaborn等工具，快速具备数据分析的专业范儿。

第三阶段：Python语言描述的数学基础

概率统计、线性代数、时间序列分析、随机过程是构建数据科学的基石，这里独树一帜，通过python语言描述这些数学，快速让数学知识为我所用，融会贯通。

第四阶段：机器学习典型算法专题

这一部分利用前面介绍的基础知识，对机器学习的常用核心算法进行抽丝剥茧、条分缕析、各个击破。

第五阶段：实战环节深度应用

在这一部分利用已有的知识进行实战化的数据分析，例如：对基金投资策略、城市房屋租赁等热门数据展开围猎。

如何利用python进行数据分析

利用python进行数据分析 ?

链接: ?

?pwd=3nfn 提取码: 3nfn

本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

python数据分析的一般步骤是什么

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

更多技术请关注python视频教程。