So analysieren Sie Daten in Python
Wie analysiert man Daten mit Python?
Verschiedene Datenanalysemethoden können normalerweise in verschiedenen Szenarien verwendet werden. Für die meisten Profis kann Excel beispielsweise die meisten Datenanalyseszenarien erfüllen. Wenn die Datenmenge relativ groß ist, können Sie Datenbankkenntnisse erlernen um Datenanalyseaufgaben abzuschließen. Für komplexere Datenanalyseszenarien können Sie BI-Tools verwenden, um die Datenanalyse abzuschließen. Die Datenanalyse mit Tools ist einerseits komfortabler und andererseits einfacher zu beherrschen.
Aber für offenere Datenanalyseszenarien muss die Datenanalyse durch Programmierung erfolgen, beispielsweise durch Datenanalyse durch maschinelles Lernen, und die Python-Sprache wird im Bereich des maschinellen Lernens häufig verwendet. Die Datenanalyse mittels maschinellem Lernen erfordert fünf Schritte: Datenvorbereitung, Algorithmusdesign, Algorithmustraining, Algorithmusverifizierung und Algorithmusanwendung.
Wenn Sie maschinelles Lernen für die Datenanalyse verwenden, müssen Sie zunächst gängige Algorithmen wie knn, Entscheidungsbaum, Support Vector Machine, Naive Bayes usw. verstehen. Diese Algorithmen sind im Bereich des maschinellen Lernens sehr verbreitete Algorithmen. Darüber hinaus gibt es vielfältige Anwendungsszenarien. Natürlich erfordert das Erlernen dieser Algorithmen auch gewisse Grundlagen in linearer Algebra und Wahrscheinlichkeitstheorie. Es ist am besten, verschiedene Algorithmen zu erlernen und sie in Verbindung mit den entsprechenden Anwendungsszenarien zu analysieren. Einige Szenarien müssen auch in Verbindung mit mehreren Algorithmen analysiert werden. Darüber hinaus wird durch den Einsatz szenenbasierter Lernalgorithmen schnellstmöglich ein visueller Sinn aufgebaut.
Die Verwendung von Python für die Datenanalyse erfordert auch die Beherrschung der Verwendung einer Reihe von Bibliotheken, darunter Numpy (Matrixoperationsbibliothek), Scipy (statistische Operationsbibliothek), Matplotlib (Zeichnungsbibliothek), Pandas (Datensatzoperation) und Sympy (Numerische Operationsbibliothek) und andere Bibliotheken. Diese Bibliotheken werden in Python häufig für die Datenanalyse verwendet.
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