Python 데이터 분석은 무엇에 사용됩니까?

데이터 분석이란 수집된 대량의 데이터를 적절한 통계 분석 방법을 사용하여 분석하고, 유용한 정보를 추출하여 결론을 도출한 후, 데이터에 대한 상세한 조사 및 요약을 수행하는 과정을 말합니다. 이 프로세스는 품질경영시스템의 지원 프로세스이기도 합니다. 실용적인 측면에서 데이터 분석은 사람들이 적절한 조치를 취할 수 있도록 판단하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분석의 수학적 기초는 20세기 초반에 확립되었지만, 컴퓨터가 출현하고 나서야 실질적인 연산이 가능해졌고 데이터 분석이 가능해졌습니다. 데이터 분석은 수학과 컴퓨터 과학의 결합입니다.

Type(권장 학습: Python 동영상 튜토리얼)

통계 분야에서 일부 사람들은 데이터 분석은 기술통계분석, 탐색적 데이터 분석, 확증적 데이터 분석으로 나누어지며, 그 중 탐색적 데이터 분석은 데이터에서 새로운 특징을 발견하는 데 중점을 두고 있는 반면, 확증적 데이터 분석은 기존 가설을 확인하거나 검증하는 데 중점을 둡니다.

탐색적 데이터 분석은 가치 있는 가설 검정을 형성하기 위해 데이터를 분석하는 방법을 의미하며 전통적인 통계적 가설 검정 방법을 보완합니다. 이 방법은 미국의 유명한 통계학자인 John Tukey가 명명했습니다.

"질적 데이터 분석", "질적 연구" 또는 "질적 연구 데이터 분석"이라고도 알려진 질적 데이터 분석은 단어, 사진, 관찰과 같은 숫자가 아닌 데이터의 분석을 의미합니다. .(또는 데이터) 분석

다음 네 가지 이유로 데이터 분석에 Python을 사용하는 것이 좋습니다.

Python 언어는 매우 간단합니다. 배우기 쉽고 입문용 언어로 초보자에게 적합합니다

Python은 구문이 간단하고 코드 가독성이 높으며 시작하기 쉬워 초보자 학습에 도움이 됩니다. . 예를 들어, 데이터를 처리하고 사용자 성별 데이터를 디지털화하려는 경우, 즉 이를 컴퓨터가 계산할 수 있는 수치 형식으로 변환하려는 경우 한 줄 목록 파생을 직접 사용하여 이를 완성할 수 있으며 이는 매우 간결합니다. ,

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python은 강력한 일반 프로그래밍 기능을 가지고 있습니다

R이나 MATLAB과 달리 Python은 데이터 분석뿐만 아니라 크롤러에서도 강력합니다. , 웹, 자동화된 운영 및 유지관리는 물론, 게임 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 이를 통해 회사는 하나의 기술을 사용하여 모든 서비스를 완료할 수 있으며, 이는 다양한 기술 그룹 간의 비즈니스 통합에 도움이 됩니다. 예를 들어, 우리는 Python의 크롤러 프레임워크 scrapy를 사용하여 데이터를 크롤링한 다음 이를 데이터 처리를 위해 Pandas에 전달하고 마지막으로 Python의 웹 프레임워크 django를 사용하여 이를 사용자에게 표시합니다. 이 일련의 작업은 모두 Python으로 완료할 수 있습니다. 회사의 기술 효율성을 향상시킵니다.

Python은 거대하고 활동적인 과학 컴퓨팅 커뮤니티를 보유하고 있습니다.

Python은 데이터 분석 및 상호 작용, 탐구 컴퓨팅 및 데이터 시각화 분야에서 큰 이점을 가지고 있습니다. 매우 성숙한 라이브러리이자 활동적인 커뮤니티이므로 Python을 데이터 처리 작업에 중요한 솔루션으로 만듭니다. 과학적인 컴퓨팅 측면에서 파이썬은 numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, ipython 등과 같은 우수한 라이브러리와 도구를 갖고 있습니다. 특히 pandas는 중형 데이터 처리에 있어서 비교할 수 없는 장점을 가지고 있다고 할 수 있으며, 다양한 산업 분야에서 데이터 처리를 위한 인기 있는 선택이 되었습니다.

파이썬은 인공지능 시대의 만국어다

오늘날 인공지능이 붐을 일으키고 있는 요즘, 파이썬은 가장 인기 있는 프로그래밍 언어가 되었습니다 언어. Python의 단순성, 풍부한 라이브러리 및 커뮤니티 덕분에 대부분의 딥 러닝 프레임워크는 Python 언어 프로그래밍 지원에 우선순위를 둡니다. 예를 들어, 오늘날 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크인 tensorflow는 C++로 작성되었지만 Python 언어를 가장 잘 지원합니다.

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