Python 数据分析概述

1、认识数据分析

1.1 数据分析概念

数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。
广义的数据挖掘包括狭义数据分析和数据挖掘。狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类模型、分类模型、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。

1.2 数据分析流程

数据分析已经逐渐演化为一种解决问题的过程，甚至是一种方法论。虽然每个公司都会根据自身需求和目标创建最适合的数据分析流程，但数据分析的核心步骤是一致的。

需求分析
需求分析一词来源于产品设计，主要是指从用户提出的需求出发，挖掘用户内心的真实意图，并转化为产品需求的过程。数据分析中的需求分析是数据分析环节的第一步，也是非常重要的一步，决定了后续的分析方向与方法。数据分析中的需求分析的主要内容是，根据业务、生产和财务等部门的需要，结合现有的数据情况，提出数据分析需求的整体分析方向、分析内容，最终和需求方法达成一致。
数据获取
数据获取是数据分析工作的基础，是指根据需求分析的结果提取、收集数据。数据获取方式主要有两种方式：网络数据和本地数据。网络数据是指存储在互联网中的各类视频、图片、语音和文字等信息；本地数据则是指存储在本地数据库中的生产、营销和财务等系统的数据。本地数据按照数据时间又可以划分为两部分：历史数据和实时数据。历史数据是指系统在运行过程中遗存下来的数据，其数据量随系统运行时间的增加而增长；实时数据是指最近一个单位时间周期（月、周、日、小时等）内产生的数据。
在数据分析过程中，具体使用哪种数据获取方式，依据需求分析的结果而定。
数据预处理
数据预处理是指对数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换，并直接用于数学建模的这一过程的总称。其中，数据合并可以将多张互相关联的表格合并为一张；数据清洗可以去掉重复、缺失、异常、不一致的数据；数据标准化可以去除特征间的量纲差异；数据变换则可以通过离散化、哑变量处理等技术满足后期分析与建模的数据要求。在数据分析的过程中，数据预处理的各个过程互相交叉，并没有明确的先后顺序。
分析与建模
分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法，以及聚类模型、分类模型、关联规则、智能推荐等模型与算法，发现数据中的有价值信息，并得出结论的过程。
分析与建模的方法按照目标不同可以分为几大类。如果分析目标是描述客户行为模式的，可采用描述型数据分析方法，同时还可以考虑关联规则、序列规则和聚类模型等。如果分析目标是量化未来一段时间内某个事件发生概率的，则可以使用两大预测分析模型，即分类预测模型和回归预测模型。在常见的分类预测模型中，目标特征通常都是二元数据，例如欺诈与否、流失与否、信用好坏等。在回归预测模型等，目标特征都是连续型数据，常见的有股票价格预测和违约损失率预测等。
模型评价与优化
模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。常用的聚类模型评价指标有API评价法（兰德系数）、AMI评价法（互信息）、V-measure评分、FMI评价法和轮廓系数等。常用的分类模型评价指标有准确率（Accuracy)、精确率（Precision)、召回率、F1值、ROC和AUC等。常用的回归模型评价指标有平均绝对误差、均方误差、中值绝对误差和可解释方差值等。
模型优化则是指模型性能在经过模型评价后已经达到了要求，但在实际生产环境应用过程中，发现模型的性能并不理想，继而对模型进行重构与优化的过程。在多数情况下，模型优化和分析与建模的过程基本一致。
部署
部署是指将数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。根据需求的不同，部署阶段可以是一份包含了现状具体整改措施的数据分析报告，也可以是将模型部署在整个生产系统的解决方案。在多数项目中，数据分析师提供的是一份数据分析报告或者一套解决方案，实际执行与部署的是需求方。

1.3 了解数据分析应用场景

企业使用数据分析解决不同的问题，实际应用的数据分析场景主要分为以下7类。

客户分析
营销分析
社交媒体分析
网络安全
设备管理
交通物流分析
欺诈行为检测

2、熟悉Python数据分析工具

2.1 了解数据分析常用工具

目前主流的数据分析语言有Python、R、Matlab这三种。其中，Python具有丰富和强大的库，常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是c和c++)很轻松地连接在一起，是一门更易学、更严谨的程序设计语言。R语言则是用于统计分析、绘图的语言与操作环境。它属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件。Matlab的作用是进行矩阵运算、绘制函数与数据、实现算法、创建用户界面和连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通信、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

2.2 了解Python数据分析的优势

Python数据分析主要包含以下五个方面的优势。

语法简单精炼
有很多功能强大的库
功能强大
不仅适用于研究和原型构建，同时也适用于构建生产系统
Python是一门胶水语言，能够以多种方式轻易地与其他语言的组件粘接在一起。

2.3 了解Python数据分析常用类库

Ipython
NumPy
SciPy
panadas
Matplotlib
scikit-learn
Spyder