python爬虫基础数据分析(python爬虫数据分析介绍)
Python数据分析具体要学习哪些内容?
不同的培训机构在Python培训内容上也各有不同,小U在这里以优就业为例给大家简单介绍。优就业的Python课程以项目实战为导向,一共设置了5大阶段,主要学习内容如下:
第一阶段:Python核心编程——Python语言基本介绍、面向对象编程、Linux操作系统、文件系统与用户管理、进程管理与服务配置、Shell编程与bash,源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶等。
第二阶段:全栈开发——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Tornado框架进阶、ElasticSearch等。
第三阶段:网络爬虫——爬虫与数据、Scrapy框架、Scrapy框架与信息实时抓取、定时爬取与邮件监控、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架、百万量数据采集等。
第四阶段:人工智能——数据分析、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别等。
第五阶段:就业指导——最后就业指导分为面试就业指导、专业技术指导两方面。
Python培训学习路线都是基于培训内容制定的,优就业的Python课程针对零基础学生开设,所以学习路线设置也是由浅入深,循序渐进。
首先学习Python语言基础+Linux+MySQL,这部分内容是初级Python工程师需要掌握的;
其次学习Python web编程基础+Flask框架+Django框架+Tornado框架,这部分内容是Python web工程师需要掌握的;
接下来学习数据爬取+Scrapy框架+分布式爬虫框架,这部分内容是爬虫工程师需要掌握的;
最后学习数据分析+机器学习+深度学习,这部分内容学习完成是数据分析工程师、人工智能工程师需要掌握的。
优就业Python培训班面向零基础人员开设,讲师都是拥有多年的实战开发经验和授课经验,始终致力于给学员更好的课程培训和学习体验。
综上,相信大家对“Python培训内容有哪些?学习路线是如何规划的?”都有了一定的了解,希望对您有所帮助。点击这里领取我们线上学习免费课程。更多关于Python培训的问题,可以持续关注浙江优就业?官方网站以及浙江优就业公众号具体了解哦。如果大家有时间的话,最好是能到我们线下基地进行实地考察。
浙江优就业教育:
python数据分析该怎么入门呢?
1.为什么选择Python进行数据分析?
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言,同时也是一门简约,通俗易懂的编程语言。Python入门简单,代码可读性强,一段好的Python代码,阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”,它可以使你只关心完成什么样的工作任务,而不是纠结于Python的语法。
另外,Python是开源的,它拥有非常多优秀的库,可以用于数据分析及其他领域。更重要的是,Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此,学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说,是一件非常节省学习成本的事。
Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一,国内外许多公司也已经在使用Python,例YouTube,Google,阿里云等等。
3.数据分析流程
Python是数据分析利器,掌握了Python的编程基础后,就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程:
1)数据获取
一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库,数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包,比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
而获取外部数据主要有两种获取方式,一种是获取国内一些网站上公开的数据资料,例如国家统计局;一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。如果希望使用Python爬虫来获取数据,我们可以使用以下Python工具:
Requests-主要用于爬取数据时发出请求操作。
BeautifulSoup-用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据,解析为对象进而处理。
Scapy-一个处理交互式数据的包,可以解码大部分网络协议的数据包
2)数据存储
对于数据量不大的项目,可以使用excel来进行存储和处理,但对于数据量过万的项目,使用数据库来存储与管理会更高效便捷。
3)数据预处理
数据预处理也称数据清洗。大多数情况下,我们拿到手的数据是格式不一致,存在异常值、缺失值等问题的,而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。CDA数据分析师认为数据分析有80%的工作都在处理数据。如果选择Python作为数据清洗的工具的话,我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库:
Numpy - 用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数,傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据,并兼容各种数据库。
Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的,可以提供一系列函数来处理数据结构和运算,如时间序列等。
4)建模与分析
这一阶段首先要清楚数据的结构,结合项目需求来选取模型。
常见的数据挖掘模型有:
在这一阶段,Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作:
scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。
Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大,且最终需要的精度更高。
5)可视化分析
数据分析最后一步是撰写数据分析报告,这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面,Python目前主流的可视化工具有:
Matplotlib-主要用于二维绘图,它能让使用者很轻松地将数据图形化,并且提供多样化的输出格式。
Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块,专攻于统计可视化,可以和Pandas进行无缝链接。
从上图我们也可以得知,在整个数据分析流程,无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析,还是数据可视化,Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。
Python 爬虫的入门教程有哪些值得推荐的?
Python 爬虫的入门教程有很多,以下是我推荐的几本:
1.《Python 网络爬虫开发实战》:这本书介绍了Python爬虫的基本原理,以及如何使用Python编写爬虫程序,实现网络爬虫的功能。
2.《Python爬虫技术实战》:这本书介绍了Python爬虫的基本原理,以及如何使用Python编写爬虫程序,实现网络爬虫的功能。
3.《Python爬虫数据分析》:这本书介绍了如何分析爬取到的数据,以及如何使用Python编写爬虫程序,实现网络爬虫的功能。
4.《Python爬虫实战:深入理解Web抓取》:这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序,实现网络爬虫的功能,以及如何深入理解Web抓取。
5.《Python网络爬虫实战》:这本书介绍了如何使用Python编写爬虫程序,实现网络爬虫的功能,以及如何解决爬虫程序遇到的问题。
以上就是我推荐的几本Python爬虫的入门教程,可以帮助初学者快速掌握Python爬虫的基本技术。
python怎么做大数据分析
数据获取:公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。(推荐学习:Python视频教程)
第一种是获取外部的公开数据集,一些科研机构、企业、政府会开放一些数据,你需要到特定的网站去下载这些数据。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。
另一种获取外部数据的方式就是爬虫。
比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息,爬取租房网站上某城市的租房信息,爬取豆瓣评分评分最高的电影列表,获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据,你可以对某个行业、某种人群进行分析。
在爬虫之前你需要先了解一些 Python 的基础知识:元素(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数………
以及,如何用 Python 库(urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy)实现网页爬虫。
掌握基础的爬虫之后,你还需要一些高级技巧,比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、抓包分析、搭建代理池等等,来应对不同网站的反爬虫限制。
数据存取:SQL语言
在应对万以内的数据的时候,Excel对于一般的分析没有问题,一旦数据量大,就会力不从心,数据库就能够很好地解决这个问题。而且大多数的企业,都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库工具,为海量数据的存储与管理提供可能,并且使数据的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能:
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系
数据预处理:Python(pandas)
很多时候我们拿到的数据是不干净的,数据的重复、缺失、异常值等等,这时候就需要进行数据的清洗,把这些影响分析的数据处理好,才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理,学会 pandas (Python包)的用法,应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下:
选择:数据访问
缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充
重复值处理:重复值的判断与删除
异常值处理:清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作:描述性统计、Apply、直方图等
合并:符合各种逻辑关系的合并操作
分组:数据划分、分别执行函数、数据重组
Reshaping:快速生成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下:
基本统计量:均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量:偏度、方差、标准差、显著性等
其他统计知识:总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验:各种分布、假设检验流程
其他概率论知识:条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识,你就可以用这些统计量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等(python包)做一些可视化的分析,通过各种可视化统计图,并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析
掌握回归分析的方法,通过线性回归和逻辑回归,其实你就可以对大多数的数据进行回归分析,并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下:
回归分析:线性回归、逻辑回归
基本的分类算法:决策树、随机森林……
基本的聚类算法:k-means……
特征工程基础:如何用特征选择优化模型
调参方法:如何调节参数优化模型
Python 数据分析包:scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段,重点了解回归分析的方法,大多数的问题可以得以解决,利用描述性的统计分析和回归分析,你完全可以得到一个不错的分析结论。
当然,随着你实践量的增多,可能会遇到一些复杂的问题,你就可能需要去了解一些更高级的算法:分类、聚类。
然后你会知道面对不同类型的问题的时候更适合用哪种算法模型,对于模型的优化,你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!以上就是小编分享的关于python怎么做大数据分析的详细内容希望对大家有所帮助,更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章!
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。