Datenanalyse bezieht sich auf den Prozess der Analyse einer großen Menge gesammelter Daten mithilfe geeigneter statistischer Analysemethoden, der Extraktion nützlicher Informationen und der Bildung von Schlussfolgerungen sowie der anschließenden detaillierten Recherche und Zusammenfassung der Daten. Dieser Prozess ist auch ein unterstützender Prozess des Qualitätsmanagementsystems. In der Praxis hilft die Datenanalyse den Menschen, Urteile zu fällen, damit geeignete Maßnahmen ergriffen werden können.
Die mathematischen Grundlagen der Datenanalyse wurden im frühen 20. Jahrhundert geschaffen, aber erst mit dem Aufkommen von Computern wurden praktische Operationen möglich und die Datenanalyse wurde gefördert. Die Datenanalyse ist eine Kombination aus Mathematik und Informatik.
Typ (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)
Im Bereich der Statistik unterteilen manche Leute die Datenanalyse in deskriptive statistische Analyse und explorative Analyse Datenanalyse und bestätigende Datenanalyse; dabei konzentriert sich die explorative Datenanalyse auf die Entdeckung neuer Merkmale in den Daten, während sich die bestätigende Datenanalyse auf die Bestätigung oder Falsifizierung bestehender Hypothesen konzentriert.
Unter explorativer Datenanalyse versteht man eine Methode zur Analyse von Daten, um einen geeigneten Hypothesentest zu erstellen. Sie ist eine Ergänzung zu herkömmlichen statistischen Hypothesentestmethoden. Diese Methode wurde nach dem berühmten amerikanischen Statistiker John Tukey benannt.
Qualitative Datenanalyse, auch bekannt als „qualitative Datenanalyse“, „qualitative Forschung“ oder „qualitative Forschungsdatenanalyse“, bezieht sich auf die Analyse nicht numerischer Daten wie Wörter, Fotos, Beobachtungen (oder Analysen). von Daten)
Es wird aus den folgenden vier Gründen empfohlen, Python für die Datenanalyse zu verwenden:
Die Python-Sprache ist sehr einfach und leicht zu erlernen und eignet sich für Anfänger als Einführungssprache
Die Syntax von Python ist einfach, der Code ist gut lesbar und der Einstieg ist einfach, was das Lernen für Anfänger erleichtert. Wenn wir beispielsweise bei der Datenverarbeitung die Geschlechtsdaten der Benutzer digitalisieren, also in eine numerische Form umwandeln möchten, die von Computern verarbeitet werden kann, können wir sie direkt mithilfe einer einzeiligen Listenableitung vervollständigen, was sehr prägnant ist.
Python verfügt über leistungsstarke allgemeine Programmierfunktionen
Im Gegensatz zu R oder Matlab ist Python nicht nur leistungsstark in der Datenanalyse, sondern auch in vielen Bereichen wie Crawlern, Web und Automatisierung Betrieb und Wartung und sogar Spiele. Hat ein breites Anwendungsspektrum. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, eine Technologie zur Erbringung aller Dienstleistungen zu verwenden, was der Geschäftsintegration zwischen verschiedenen Technologiegruppen förderlich ist. Zum Beispiel verwenden wir das Crawler-Framework Scrapy von Python, um Daten zu crawlen, übergeben sie dann zur Datenverarbeitung an Pandas und verwenden schließlich das Web-Framework Django von Python, um sie den Benutzern anzuzeigen. Diese Reihe von Aufgaben kann alle in Python ausgeführt werden, was sehr hilfreich ist die technische Effizienz des Unternehmens verbessern.
Python hat eine riesige und aktive wissenschaftliche Computer-Community
Python verfügt über sehr ausgereifte Bibliotheken und Bibliotheken in den Bereichen Datenanalyse und -interaktion, exploratives Rechnen und Datenvisualisierung Python ist eine wichtige Lösung für Datenverarbeitungsaufgaben. In Bezug auf das wissenschaftliche Rechnen verfügt Python über eine Reihe hervorragender Bibliotheken und Tools wie Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Ipython usw. Insbesondere kann man sagen, dass Pandas beispiellose Vorteile bei der Verarbeitung mittelgroßer Daten haben und dies auch tun wird in verschiedenen Branchen zu einer beliebten Wahl für die Datenverarbeitung.
Python ist die universelle Sprache im Zeitalter der künstlichen Intelligenz
Im heutigen heißen Zeitalter der künstlichen Intelligenz ist Python zur beliebtesten Programmiersprache geworden. Dank der Einfachheit, den umfangreichen Bibliotheken und der Community von Python legen die meisten Deep-Learning-Frameworks den Schwerpunkt auf die Unterstützung der Python-Sprachprogrammierung. Beispielsweise bietet Tensorflow, das derzeit angesagteste Deep-Learning-Framework, obwohl es in C++ geschrieben ist, die beste Unterstützung für die Python-Sprache.
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