python3能做什么_你都用 Python 来做什么？
python能做的有很多，我这里之阐述我自学的数据分析的内容，这也是我学习利用python进行数据分析的过程，如果要看实践可以直接看项目篇
数据分析中常用的软件是jupyter notebook，而应用这个软件最方便的方法就是anaconda。具体的anaconda操作方法这篇文章讲述的比较详细就不多加叙述了。初学python者自学anaconda的正确姿势是什么？？www.zhihu.com
jupyter notebook 可以做哪些事情？www.zhihu.com
基础篇
现在python的环境已经有了，接下来便是动手学习python的过程，其初级就是学习python3的基础语法，其中最为常用的就是if语句和for语句。数据分析之python基础篇
毕竟python只是数据分析中的一个工具的而已，而其软件便是统计学和概率论。其中最为常用的就是在后边学习是填补缺失值时对中间数和均值的选择，还有就是为了处理方便和准确选择上四分位数至下四分位数的数据。数据分析之统计学基础篇
概率论的中大数定律是比较重要的基础知识，换言之，只要我们对大概率事件进行长时间的投资，就一定会有收益的。数据分析之概率思维
现在在学习过python基础，统计学和概率论基础之后，我开始着手做一些小的项目，一方面熟悉之前的基础知识，另一方面也是利用所学习的基础知识，做一些应用层面的项目，来看看数据分析是到底是做什么的。
项目篇
数据分析之简易分析股票走势，在我主要学习两个方面，其一是先定义问题，再进行数据处理的思路，而且在处理数据过程中，优先查看数据概况，并针对其数据概况进行数据处理。其二是初步学习了爬取雅虎的股票数据（获取数据），数据可视化。并通过这个项目我发现简单的编程便可以对一只股票进行预测，可以说是非常的实用。
数据分析之Pandas实战，这个项目主要是做一个高血压药物的销售数据报告，在这个项目中主要是了解处理数据的一个基本的过程，即数据获取，查看数据，缺失值处理，异常值处理，数据提取，以及数据可视化。
机器学习之线性回归和机器学习之逻辑回归，这个两个项目是机器学习的基础部分，其实最为重要的就是这两个建立的模型，线性回归比较好理解就是y=bx+a，通过最佳拟合线构建模型，而逻辑回归是一个针对非0即1的模型。
机器学习之泰坦尼克号存活预测这个项目对于我而言，在技术方面是一个新的转折点，它让我熟悉了kaggle平台，通过项目和其他高手学习编程的技巧。而且这个项目还让我学习了比较难的提取特征值和了解不同的模型（随机森林等）。这篇文章没有介绍的决策树和随机森林，在这里介绍一下。
决策树
决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程，它可以认为是if-then规则的集合。
假设在样本集X中，对于一个特征a，它可能有（a1，a2。。。an）这些取值，如果用特征a对样本集X进行划分（把它当根节点），肯定会有n个分支结点。刚才提了，我们希望划分后，分支结点的样本越纯越好，也就是分支结点的“总熵”越小越好。
随机森林
随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。但随机森林的理论其实和决策树本身不应该牵扯在一起，决策树只能作为其思想的一种算法。bagging的个体学习器的训练集是通过随机采样得到的。通过n次的随机采样，我们就可以得到n个样本集。对于这n个样本集，我们可以分别独立的训练出n个个体学习器，再对这n个个体学习器通过集合策略来得到最终的输出，这n个个体学习器之间是相互独立的，可以并行。
电影数据可视化项目分析报告这个项目主要是熟悉可视化的内容，这个项目同样是kaggle上的项目。所谓数据可视化主要就是两个方面，其一是数据具有代表性，能够说明问题；其二是图表美观，具有可观性。
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