Qu'est-ce que l'analyse des données Python

L'analyse des données fait référence au processus d'analyse d'une grande quantité de données collectées à l'aide de méthodes d'analyse statistique appropriées, d'extraction d'informations utiles et de conclusion, puis de réalisation d'une recherche détaillée et d'un résumé des données. Ce processus est également un processus de support du système de gestion de la qualité. Concrètement, l’analyse des données aide les gens à porter des jugements afin que les mesures appropriées puissent être prises.

Les fondements mathématiques de l'analyse des données ont été établis au début du 20e siècle, mais ce n'est qu'avec l'émergence des ordinateurs que des opérations pratiques sont devenues possibles et que l'analyse des données a été promue. L'analyse des données est une combinaison de mathématiques et d'informatique.

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Les langages comme Python sont appelés langages de script car ils peuvent écrire de petits programmes courts et bruts, appelés scripts. Cependant, cela semble dire que Python ne peut pas créer de logiciels rigoureux. En fait, après plusieurs années d'amélioration continue, Python dispose non seulement de puissantes capacités de traitement de données, mais peut également être utilisé pour créer des systèmes de production.

Cependant, comme Python est un langage interprété, la plupart du code Python est beaucoup plus lent que le code des langages compilés (tels que C++ et Java). Ainsi, dans les applications qui nécessitent très peu de latence, afin d’optimiser au maximum les performances, il est plus intéressant d’utiliser un langage de niveau inférieur et moins productif comme le C++.

Pour les applications multithread à haute concurrence, Python n'est pas un langage de programmation idéal. En effet, Python possède quelque chose appelé GIL (Global Interpreter Lock), qui est un moyen d'empêcher l'interpréteur d'accéder à un mécanisme. exécuter plusieurs instructions de bytecode Python simultanément. Cela ne veut pas dire que Python ne peut pas exécuter du code parallèle véritablement multithread, c'est simplement qu'un tel code ne peut pas être exécuté dans un seul processus Python.

3. Bibliothèques Python liées à l'analyse des données

NumPy

NumPy est le package de base pour le calcul scientifique en Python. Fournit :

Objet tableau multidimensionnel rapide et efficace ;

Fonctions qui effectuent directement des opérations mathématiques sur les tableaux et effectuent des calculs au niveau des éléments sur les tableaux

Opérations d'algèbre linéaire ; , Génération de nombres aléatoires ;

Outils d'intégration de code C, C++ et Fortran dans Python, etc.

Il est conçu pour une analyse rigoureuse des chiffres. Il est principalement utilisé par de nombreuses grandes sociétés financières, ainsi que par des organisations de calcul scientifique de base telles que Lawrence Livermore, et la NASA l'utilise pour gérer certaines tâches initialement effectuées en utilisant C++, Fortran ou Matlab.

Pandas

Pandas fournit principalement un grand nombre de structures de données et de fonctions pour traiter des données structurées rapidement et facilement.

Matplotlib

Matplotlib est la bibliothèque Python la plus populaire pour tracer des données.

IPython

IPython est un composant de l'ensemble d'outils standard de calcul scientifique Python. Il s'agit d'un shell Python amélioré qui vise à augmenter la vitesse d'écriture, de test et de développement. débogage du code Python. Principalement utilisé pour le traitement interactif des données et la visualisation des données à l'aide de matplotlib.

SciPy

SciPy est une collection de packages dédiés à la résolution de divers domaines de problèmes standards en calcul scientifique. Comprend principalement les packages suivants :

scipy.integrate : routines d'intégration numérique et solveurs d'équations différentielles

scipy.linalg : étend les routines d'algèbre linéaire et la décomposition matricielle fournies par numpy.linalg Function ; 🎜>

scipy.optimize : optimiseur de fonctions et algorithme de recherche de racine ;

scipy.signal : outil de traitement du signal

scipy.sparse : solveur de matrice clairsemée et de système linéaire clairsemé

scipy.special : Wrapper pour SPECFUN, une bibliothèque Fortran qui implémente de nombreuses fonctions mathématiques couramment utilisées.

scipy.stats : distributions de probabilités continues et discrètes standard, divers tests statistiques et meilleures statistiques descriptives

scipy.weave : outils pour accélérer les calculs de tableaux à l'aide du code C++ en ligne ;

Python possède une communauté informatique scientifique énorme et active

Python possède des bibliothèques et des bibliothèques très matures en matière d'analyse et d'interaction de données, de calcul exploratoire et de visualisation de données. python une solution importante pour les tâches de traitement de données. En termes de calcul scientifique, python dispose d'une série d'excellentes bibliothèques et outils tels que numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, ipython, etc. En particulier, on peut dire que les pandas ont des avantages inégalés dans le traitement de données de taille moyenne et sont devenant un choix populaire pour le traitement des données dans diverses industries. La bibliothèque préférée pour les tâches.

Python possède de puissantes capacités de programmation générale

Différent de R ou de Matlab, Python est non seulement puissant en analyse de données, mais aussi en robots d'exploration, en Web, en fonctionnement et en maintenance automatisés , et même des jeux. Il a une large gamme d'applications dans de nombreux domaines. Cela permet à l'entreprise d'utiliser une seule technologie pour compléter tous les services, ce qui favorise l'intégration commerciale entre différents groupes technologiques. Par exemple, nous utilisons le framework d'exploration de Python Scrapy pour explorer les données, puis les remettons aux pandas pour le traitement des données, et enfin utilisons le framework Web Django de Python pour les afficher aux utilisateurs. Cette série de tâches peut toutes être effectuée en Python, ce qui peut grandement. améliorer l'efficacité technique de l'entreprise.

Python est le langage universel à l'ère de l'intelligence artificielle

Parce que l'analyse des données est une chose très ennuyeuse, mais avec l'intelligence artificielle, ces problèmes seront résolus. Aujourd’hui, alors que l’intelligence artificielle est en plein essor, python est devenu le langage de programmation le plus populaire. Grâce à la simplicité de Python, aux bibliothèques riches et à la communauté, la plupart des frameworks d'apprentissage profond donnent la priorité à la prise en charge de la programmation en langage python. Par exemple, tensorflow, le framework d'apprentissage profond le plus populaire aujourd'hui, bien qu'il soit écrit en C++, offre la meilleure prise en charge du langage python.

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