人生苦短，我为什么要学Python？

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。

如何使用Python来开展数据分析工作？

Python是数据分析利器，假如你掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。Python有满足各种数据分析需求的强大而易用的标准库，大部分时间，你主要是在和它们打交道。如何快速了解并应用它们？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，使用数据库如Mysql来存储与管理会更高效便捷。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。

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。

Pyecharts-是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，可以快速绘制动态交互式可视化图形。

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。

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