Introduction à Python en tant qu'outil d'analyse de données

Alors que je plongeais dans ma deuxième semaine d'apprentissage à la Lux Tech Academy, nous avons découvert Python en tant que langage pour débutants. Voici un aperçu d'une introduction à Python en tant qu'outil d'analyse de données. J'ai visionné de nombreuses vidéos d'analystes de données et la plupart d'entre eux recommandent d'utiliser Python pour l'analyse des données, pourquoi ? Python est un langage de programmation populaire pour l'analyse de données car il offre polyvalence, flexibilité, vastes bibliothèques et capacités de visualisation pour travailler avec de grands ensembles de données. Il convient également à l'analyse de données car il se marie bien avec les outils et bases de données BI.

Avantages de Python dans l'analyse de données

Python est un choix privilégié en matière d'analyse de données puisque :

1. Il a une syntaxe simple et facile à apprendre.
2. De nombreuses bibliothèques telles que NumPy, Pandas, Seaborn, SciPy et Matplotlib facilitent l'analyse des données.
3. Les bibliothèques disponibles telles que Matplotlib et Seaborn aident à la visualisation des données, aidant à comprendre les tendances et les modèles de données.
4. Il est flexible et fonctionne bien avec diverses sources de données et bases de données, permettant l'analyse.
5. Il permet de déployer des solutions analytiques en production à l'aide de frameworks tels que Django et Flask. Cela permet d'appliquer les concepts théoriques au monde réel des affaires.

Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des façons dont Python est appliqué à l'analyse de données

• Gestion des données Qu’est-ce que la gestion des données exactement ? Il s’agit du processus de collecte de données brutes, d’évaluation et de nettoyage pour les rendre utiles. Python est utilisé pour importer des données provenant de diverses sources, gérer les valeurs manquantes et traiter de grands ensembles de données. Cela permet de remodeler les données pour l'analyse. La bibliothèque Pandas est principalement utilisée pour la gestion et la manipulation des données. Pour utiliser des pandas, un environnement doit être disponible, c'est-à-dire Vs Code ou Jupyter Notebook. Si pandas n'est pas installé, exécutez la commande :

Pip install pandas

Puis exécutez :

import pandas as pd

À partir de là, chargez un ensemble de données dans un bloc de données pandas.

Analyse exploratoire des données (EDA)
Python aide à l'exploration et à la visualisation des données à l'aide de bibliothèques telles que Matplotlib, Seaborn et Pandas. Le codage avec Python aide à comprendre la distribution et les relations des données à l'aide de statistiques descriptives, de tableaux croisés dynamiques, etc.

Apprentissage automatique
Python propose des bibliothèques qui facilitent l'apprentissage automatique telles que Scikit-Learn et Tensor Flow.

Comment les analystes de données utilisent-ils Python dans la vie de tous les jours ?

Importation de données
Diverses bibliothèques Python telles que NumPy, Pandas, BeautifulSoup aident à l'importation de données à partir de diverses sources telles que : des fichiers Csv et des feuilles de calcul Excel, des bases de données SQL, des API Web, le scraping de pages HTML/XML et le stockage dans le cloud. Le choix d'une bibliothèque à utiliser dépend du type et de la structure des données.

EDA en Python
Dans le monde réel, les données contiennent souvent des erreurs telles que des valeurs manquantes et peuvent parfois être inexactes, ce qui nécessite un certain nettoyage. L'analyse exploratoire des données en Python aide au nettoyage des données en : identifiant les anomalies, traitant les données manquantes, vérifiant et corrigeant les types de données, transformant les données brutes en un ensemble utile et fiable pour l'analyse.

Transformer les données pour obtenir des informations
Après avoir nettoyé les données, Python permet diverses transformations telles que les tableaux croisés dynamiques, la concaténation d'ensembles de données et la modification des types et formats de données.

Analyse descriptive à l'aide de Python
La bibliothèque SciPy possède des fonctions statistiques descriptives et inférentielles tandis que Matplotlib et Seaborn facilitent la visualisation des données.
Python est un langage intéressant et je peux attester qu'il est adapté aux débutants. N'hésitez pas à laisser vos questions/commentaires dans la section commentaires.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!