Voraussetzungen
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Grundlegende ProgrammierungKonzepte (wie Variablen, Datentypen und bedingte Anweisungen)
- Installieren Sie Python und die erforderlichen Bibliotheken (wie Pandas, NumPy und Matplotlib)
Schritt 1: Datenimport und -exploration
- Verwenden Sie die Pandas-Bibliothek, um Daten aus CSV, Excel oder Datenbank
zu lesen
- Entdecken Sie Datenstrukturen, Datentypen und Statistiken
- Finden Sie fehlende Werte, Ausreißer und Datenverteilungsmuster
Schritt 2: Datenbereinigung
- Behandeln Sie fehlende Werte (z. B. mit Mittelwert oder Median füllen)
- Duplikate entfernen
- Datentypen konvertieren (z. B. Zeichenfolge in Zahl umwandeln)
- Daten normalisieren (z. B. verschiedene Maßeinheiten in dieselbe Einheit umwandeln)
Schritt 3: Datenanalyse
-
Beschreibende Statistiken: Berechnen Sie Durchschnitt, Median, Standardabweichung und andere Statistiken
-
Visualisierung: Erstellen Sie Diagramme und Grafiken mit Matplotlib oder Seaborn, um Datenverteilungen und Trendszu visualisieren
- Hypothesentests: Verwenden Sie statistische Tests, um Hypothesen über die Datenverteilung und Unterschiede zwischen Gruppen zu testen
Schritt 4: Maschinelles Lernen
Wenden Sie Algorithmen des - maschinellen Lernenswie Regression, Klassifizierung und Clustering mithilfe der Scikit-learn-Bibliothek an
Trainieren und bewerten Sie Modelle mithilfe von Kreuzvalidierungstechniken
- Modellausgabe vorhersagen und erklären
-
Schritt 5: Data Mining
Entdecken Sie versteckte Muster, Trends und Assoziationsregeln mithilfe von
Data-Mining-Techniken-
Entdecken Sie Korrelationsanalyse-, Clustering- und Klassifizierungsalgorithmen
Konzentrieren Sie sich auf Interpretierbarkeit und Einblicke in die Ergebnisse-
- Tipps und Ratschläge
Verwenden Sie eine interaktive
Entwicklungsumgebung
wie Jupyter Notebook oder Spyder
-
LernenGrundlegende Datenstrukturen (wie Pandas DataFrame und Series)
- Vertraut mit Datenbearbeitungsfunktionen (wie Filtern, Gruppieren und Zusammenführen)
Erhalten Sie Hilfe und Unterstützung
mit Online-- Tutorials
, Büchern und Community-Foren
- Beginnen Sie mit kleinen Datensätzen und einfachen Analyseaufgaben und steigern Sie schrittweise den Schwierigkeitsgrad
- Fazit
Die Beherrschung der Grundlagen von „Python“ und „Datenanalyse“ erfordert Zeit und Mühe, ist aber ein entscheidender erster Schritt für diejenigen, die als Profis im Datenbereich arbeiten. Durch das Befolgen der Schritte in diesem Leitfaden können Einsteiger die Fähigkeiten entwickeln, die sie in der Datenanalyse benötigen, um Karrieremöglichkeiten für ihre Karriere zu öffnen. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von Python können sie wertvolle Erkenntnisse aus ihren Daten gewinnen, fundierte Entscheidungen treffen und Geschäftsergebnisse steigern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAn die Tür der Python-Datenanalyse klopfen: Ein Leitfaden für Anfänger. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
