python数据分析报告范文_Python数据实战分析之定量和定性数据分析

数据分析中关于数据的部署

数据分析的最后一步——部署，旨在展示结果，也就是给出数据分析的结论。若应用场景为商业，部署过程将分析结果转换为对购买数据分析服务的客户有益的方案。若应用场景为科技领域，则将成果转换为设计方案或科技出版物。也就是说，部署过程基本上就是把数据分析得到的结果应用到实践中去。

数据分析或挖掘的结果有多种部署方式。通常，数据分析师会在这个阶段为管理层或是客户撰写报告，从概念上描述数据分析结果。报告应上呈经理，以便他们读后好作出相应的决策，真正用分析结构指导实践。

数据分析师提交的报告一般应该详细论述以下四点：1.分析结果；2.决策部署；3.风险分析；4.商业影响评估

如果项目的产出包括生成预测模型，那么这些模型就可以以单独应用的形式进行部署或集成到其他软件中。

定量和定性数据分析

数据分析过程都是以数据为中心，根据数据的特点，其实还可以对数据分析作进一步区分。如果所分析的数据有着严格的数值型或类别型结构，这种分析称为定量分析；如果数据要用自然语言来描述，则称为定性分析。

由于所处理的对象具有不同的特点，这两种数据分析方法也有所不同。

定量分析所处理的数据具有内在逻辑顺序或者能分成不同的类别。这样，数据就有了不同的结构。顺序、类别和结构可以提供更多信息，从而可以以更加严格的数学形式对数据做进一步处理。用这种数据产生的模型能够作出定量预测，因此分析师也就可以得出更加客观的结论。

而定性分析处理的数据通常没有内在结构，至少结构没有那么明显，这些数据既不是数值型也不是类别型。例如，适合定性分析研究的数据包括文本、视频和音频。分析这类数据时，往往需要根据实际情况，开发特殊方法来抽取信息。用这些信息创建的模型能够作出定性预测，而数据分析师给出的结论还可能包括主观解释。从另一方面来讲，定性分析可用来探索更加复杂的系统。而且它所能得到的结论，严格的数学方法可能无法给出。定性分析通常用来研究诸如社会现象或复杂结构等测量难度很大的系统。

Python和数据分析

Python大量的库为数据分析和处理提供了完整的工具集，因此它被广泛应用于科学计算领域。比起R和Matlab等其他主要用于数据分析的编程语言，Python不仅提供数据处理平台，而且还有其他语言和专业应用没有的特点。Python的库一直在增加，算法的实现采用更具创新性的方法，再加上它能跟很多语言相对接，这些特点都使得Python在所有可用于数据分析的语言中与众不同。

进一步来说，Python其实不是专门用于数据分析的，它还有很多其他方面的用途。比如，它本身就是一门通用型编程语言，也可以作脚本使用，还能操作数据库；而且由于Django等框架的问世，Python近年来还用来开发Web应用。因此，使用Python开发的数据分析项目，完全可以跟Web服务器相兼容，也就可以整合到Web应用中。因此，对于想从事数据分析的人而言，Python以及它众多的包，将会是你的最佳选择。

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