データ分析ツールとしての Python の概要

Lux Tech Academy での 2 週目の学習をさらに掘り下げていくと、初心者言語として Python が紹介されました。ここでは、データ分析ツールとしての Python の概要を説明します。データ アナリストのビデオを数多く見てきましたが、そのほとんどがデータ分析に Python の使用を推奨しています。なぜでしょうか? Python は、多用途性、柔軟性、膨大なライブラリ、大規模なデータセットを操作するための視覚化機能を提供するため、データ分析で人気のプログラミング言語です。 BI ツールやデータベースとうまく融合するため、データ分析にも適しています。

データ分析における Python の利点

Python は、次の理由からデータ分析において推奨される選択肢です。

1. シンプルで学びやすい構文を備えています。
2. NumPy、Pandas、Seaborn、SciPy、Matplotlib などの多数のライブラリがデータ分析に役立ちます。
3. Matplotlib や Seaborn などの利用可能なライブラリはデータの視覚化に役立ち、データの傾向やパターンの理解に役立ちます。
4. 柔軟性があり、さまざまなデータ ソースやデータベースとうまく連携し、分析が可能です。
5. Django や Flask などのフレームワークを使用して、分析ソリューションを運用環境にデプロイするのに役立ちます。これは、理論的な概念を実際のビジネスの世界に適用するのに役立ちます。

以下は、Python がデータ分析に適用される方法の一部です

• データラングリング データラングリングとは正確には何ですか?これは、生データを収集し、それを評価してクリーンアップして有用なものにするプロセスです。 Python は、さまざまなソースからデータをインポートし、欠損値を処理し、大規模なデータセットを処理するために使用されます。これは、分析用にデータを再形成するのに役立ちます。 Pandas ライブラリは主にデータのラングリングと操作に使用されます。 pandas を使用するには、Vs Code または Jupyter Notebook などの環境が利用可能である必要があります。 pandas がインストールされていない場合は、次のコマンドを実行します:

Pip install pandas

次に以下を実行します:

import pandas as pd

そこから、データセットを pandas データ フレームに読み込みます。

探索的データ分析 (EDA)
Python は、Matplotlib、Seaborn、Pandas などのライブラリを使用したデータの探索と視覚化に役立ちます。 Python を使用したコーディングは、記述統計、ピボット テーブルなどを使用してデータの分布と関係を理解するのに役立ちます。

機械学習
Python は、Scikit-Learn や Tensor Flow などの機械学習を支援するライブラリを提供します。

データ アナリストは日常生活でどのように Python を使用していますか?

データをインポートしています
NumPy、Pandas、BeautifulSoup などのさまざまな Python ライブラリは、CSV ファイルや Excel スプレッドシート、SQL データベース、Web API、HTML/XML ページやクラウド ストレージのスクレイピングなど、さまざまなソースからのデータのインポートに役立ちます。使用するライブラリの選択は、データのタイプと構造によって異なります。

Python の EDA
現実の世界では、データには欠損値などのエラーが含まれることが多く、場合によっては不正確になる可能性があるため、何らかのクリーニングが必要になります。 Python の探索的データ分析は、異常の特定、欠落データの処理、データ型のチェックと修正、生データの分析用に有用で信頼性の高いセットへの変換を行うことにより、データ クリーニングに役立ちます。

洞察を得るためにデータを変換する
データをクリーニングした後、Python ではピボット テーブル、データセットの連結、データ型と形式の変更などのさまざまな変換が可能になります。

Python を使用した記述分析
SciPy ライブラリには記述的および推論的な統計関数があり、Matplotlib と Seaborn はデータの視覚化を支援します。
Python は興味深い言語であり、初心者に優しい言語であると断言できます。ご質問/コメントがございましたら、お気軽にコメント欄に残してください。

以上がデータ分析ツールとしての Python の概要の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。