怎么提高python能力_怎样提高python分析数据能力？

从以下几个方面给出一些建议：

1，确定分析的目标。这个确实是非常重要的。许多人不想目标，一上来就开始收集数据，最后自己都不知道要分析什么东西。即使不能完全清楚目标，也要思考之后带着问题去进行下面的步骤。

2，准备相关的数据集合。

首先知道自己想提高哪方面的数据分析，比如是金融领域、互联网领域、图像领域或者仅仅是为了学习。数据集的收集可以自己写爬虫程序爬取、或者从网上下载一些相关领域的数据集。比如， MovieLens 1M Data Set ( (http://www.grouplens.org/node/73))

提供了和电影评论相关的数据集合。再比如从UCI dataset (https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html) 下载一些经典的数据分析标准数据集用来研究或者学习。

3，准备好数据分析类的工具，选择好所用python的版本，是选用python2或者python3.是选用单独的python或者是类似于anocanda的python的集成包。(推荐新手直接用后者，省去了自己安装用于数据分析包的时间)

4，熟练使用python的几个用于科学计算、数据分析的库，如numpy, scipy, pandas等。这点会加快分析提升的能力以及减少分析的时间。

5，数据分析的几个重要步骤要记住：

- 数据准备和收集

- 数据清洗：将不需要分析以及dirty data清理掉

- 数据探查：初步观察数据、也可以借助一些可视化的工具，如matlabplot等对原始数据可视化，大致掌握数据分析、数据规律。为详细数据分析做准备。

- 数据建模：这一步用于分析比较复杂或大型的分析人物

- 数据分析：根据分析目标应用一些聚合、机器学习的算法进行数据分析得出结论。

- 数据可视化：将分析结果可视化为图标。方便给用户清晰解释分析得到的规律以及原因。

6. 多练习！！

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