Python 数据分析的在线资源

随着信息时代的到来，互联网和技术的普及，许多企业现在都会生成大量数据。这些数据通常包含巨大的隐藏价值，如果加以挖掘，可以为企业提供洞察力，从而提高其运营效率、增强竞争优势或增加收入。数据分析是一种科学方法，用于分析和可视化这些数据以得出结论。任何生成数据并希望使用这些数据为其决策过程提供信息的公司都需要进行数据分析。执行数据分析的专业人员通常被称为数据分析师。

本指南提供在线资源和材料，可巩固您使用 Python 进行数据分析的知识。它按数据分析步骤的一般时间顺序分为几个部分。在每个小节中，您将了解执行特定任务的各种函数和包。本指南假设您至少具有中级Python 知识。

作为一门科学，数据分析在方法论方面遵循最佳实践。任务的时间顺序存在普遍共识。下面概述了此顺序，并提供了进一步阅读和研究的资源。

Python 数据分析师工具箱中最常用的工具是这些库：

1. Pandas：主要用于数据加载和操作。常用导入方式import pandas as pd

2. Numpy：主要用于科学计算和矩阵计算。常用导入方式import numpy as np

3. Matplotlib：一个可视化库。通常导入的方式为from matplotlib import pyplot as plt

4. scikitearn：一个主要用于机器学习任务的广泛的库。

顾名思义，任何数据分析工作的第一步都是数据。数据是分析的燃料。目前，有许多在线存储库提供跨各个领域的数据集。这些包括：

1. Kaggle：数据社区最知名的资源之一。要下载数据集，您必须登录。

2. UCI ML 存储库：维护 400 多个数据集，通常可以通过登录下载。

3. Data.Gov：美国政府的开放数据目录包含涉及治理、健康、行政和人口普查领域的数据集。大多数国家/地区都有开放数据门户，这很常见。您还可以找到有关其他国家/地区（例如加拿大）的研究。

4. LionBridge Ai：很好的数据集资源。精心策划和安排。

5. Google 搜索：Google 提供的指定资源，允许用户像进行任何其他 Google 搜索一样搜索数据集。

以上都是很好的资源，但有时您的问题可能非常独特，因此您需要生成自己的数据集。这通常是通过网络抓取来完成的，正如本教程所演示的那样。对于图像数据集，请使用类似的方法，但不要下载文本和数字数据，而是下载图像。

这是检查数据并一目了然地了解数据的过程。这可能包括打印出一些行或显示一些基本的可视化效果。为此，您必须先加载数据集。这通常在 pandas 中完成，其中数据集被加载到数据框中。

pandas 中的数据集加载：通用函数语法是pd.read_csv(filepath)

要检查数据框，可以使用print(dataframe.head())打印前五行，或使用print(dataframe.tail())打印后五帧。与大多数数字列一样，也有一些基本统计数据，例如通常很重要的平均值或中位数。要检查它们，请使用describe函数：dataframe.describe()就此阶段的可视化而言，主要目的是检查分布情况，并可能识别数据中的异常值或总体趋势。来自Kaggle和Medium 博客的这些代码教程最好地展示了可视化效果。

现实世界的数据通常很混乱。有时问题是NaN值，有时是缺失值，有时数据包含不需要的值。为了进行准确可靠的分析，数据清理至关重要。一些技术包括：

删除列：在某些情况下，某些列与分析目标无关，因此没有用处。您可以删除整列或整行，或者只删除具有空值的列或行。一般语法是dataframe.drop()。

插补：一种用合理值填充缺失数据的技术。当缺失数据太多而无法删除时，可采用此方法。常见的插补技术包括 KNNImputer、Simple Imputer 和*Iterative Imputer。

删除重复项：用于删除可能影响分析质量的相似行或列的技术。一般语法是dataframe.drop_duplicates()。

正则表达式过滤：有时，数据中有一些不需要的字符串，需要替换或删除。最好的方法通常是正则表达式，这是数据分析师工具包中的重要工具。

类型转换：有时，列的数据类型可能不适合分析需求。这就需要更改数据类型。一般语法是dataframe.astype()

在此阶段，您的所有数据都是干净的。在执行分析之前，您需要根据您的目标丰富数据以获得更好的结果。

合并数据集：技术包括连接、附加、串联和合并。

元素计算：apply或map函数允许你使用传递的函数处理数据框或列的行。该函数可以是从聚合到数据转换的任何内容。

预处理：一个质量保证步骤，确保您提供给分析的数据是最佳形式。

这是您从数据中获取见解和隐藏信息的阶段。此阶段最常见的库是 scikit-learn 库。

统计推断：执行推断技术以获得洞察力。

无监督学习：对没有初始标签的数据使用算法。

使用回归进行预测：回归既可用于预测，也可用于分类。回归技术包括线性、套索和逻辑等。有关使用回归处理数据集的更多信息，请参见此处。

此时，您已经提取了您的见解和预测。现在是时候交流您的发现。您可以使用多种工具。无论您选择哪种，您都应该知道原因并遵循最佳实践。可视化选项包括：

1. Folium：最适合基于地图的数据可视化

2. Bokeh：交互式绘图。还支持 Shapefile 和地图绘图。

3. Matplotlib：一个 Python 的可视化库。

4. Seaborn：基于matplotlib但提供了高级接口。

5. Plotly：针对不同场景的交互式可视化。

至此，一切就完成了。最后一步是部署或共享您的项目。选项包括：

1. Jupyter 笔记本：允许以笔记本格式共享脚本。

2. Streamlit：允许您以应用程序的形式在网络上设置和提供分析项目。可以使用 Heroku 等服务器部署它。

随着网络技术的进步，一些公司现在提供数据分析平台服务。这些平台有助于端到端处理您的数据并提供分析工具。大多数是企业级的，因此最好的功能可能需要付费。其中包括Databricks、Dataiku和Google Data Studio等。

本指南重点介绍的在线资源中提供的知识可以极大地提高您的数据分析技能，帮助您在公司或初创公司中获得实际职位。这些职位包括数据分析师、商业智能开发人员、数据分析顾问、运营分析师等等。要巩固所获得的知识，可以构建数据分析项目或报名参加专注于数据分析轨道的 Python 课程。