PHP와 Python 통합으로 데이터 분석 및 탐색 가능

오늘날 빅데이터 시대에 데이터 분석과 탐색은 비즈니스 의사결정 과정에서 중요한 부분이 되었습니다. 일부 신생 기업과 개인 개발자의 경우 성숙한 상용 데이터 분석 도구를 사용하는 것이 종종 감당할 수 없는 일입니다. 현재 귀하는 자신의 요구 사항을 충족하기 위해 일부 오픈 소스 데이터 분석 도구를 사용해야 합니다. 널리 사용되는 두 가지 프로그래밍 언어인 PHP와 Python은 모두 데이터 분석 및 탐색에 사용될 수 있으며, 이들의 조합은 더욱 강력한 기능을 제공할 수 있습니다.

PHP는 서버 측 스크립팅 언어로서 웹 개발에 널리 사용됩니다. Python은 단순성, 이해 용이성, 신속한 개발 및 유연한 확장성으로 인해 개발자가 선호하는 다목적 고급 프로그래밍 언어입니다. 이제 이 두 프로그래밍 언어가 어떻게 결합하여 데이터 분석 및 탐색을 가능하게 하는지 살펴보겠습니다.

1. 데이터 수집 및 전처리

데이터 분석 및 탐색 과정에서 가장 먼저 해결해야 할 문제는 데이터 수집 및 처리입니다. PHP와 Python에는 다양한 데이터 소스에서 필요한 데이터를 얻는 데 도움이 되는 풍부한 데이터 수집 및 처리 도구 라이브러리가 있습니다.

PHP의 경우 내장된 파일 처리 기능이나 타사 라이브러리인 GuzzleHTTP를 사용하여 데이터를 얻고 처리할 수 있습니다. 그러나 대규모로 데이터를 크롤링하는 경우 동시성 및 효율성 문제가 발생합니다. 이때 Python의 비동기 프로그래밍 기능을 사용하여 크롤러 효율성을 향상시킬 수 있습니다. aiohttp, asyncio 및 Python의 요청과 같은 라이브러리는 모두 효율적인 비동기 HTTP 요청을 구현할 수 있습니다.

데이터 수집이 완료된 후 후속 분석 및 마이닝을 용이하게 하기 위해 데이터를 전처리해야 합니다. 이 시점에서 Python에는 장점이 있습니다. Python 환경의 Pandas, Numpy, Scipy와 같은 라이브러리가 더 풍부한 데이터 전처리 도구를 제공하기 때문입니다. 그러나 일부 PHP 개발자의 경우 Python만큼 풍부하지는 않지만 SplArray 및 SplObjectStorage와 같은 PHP의 내장 데이터 구조를 사용하여 데이터를 전처리할 수 있습니다.

2. 데이터 분석 및 탐색

데이터 전처리가 완료된 후에는 데이터 간의 관계와 패턴을 발견하기 위해 분석하고 탐색해야 합니다. PHP에는 Python만큼 풍부한 데이터 분석 도구 라이브러리가 없지만 일부 타사 라이브러리를 사용하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, PHPExcel 및 PHPExcelReader와 같은 라이브러리는 Excel 파일의 읽기, 쓰기 및 데이터 분석을 구현하는 데 사용되며 Matplot 및 jpgraph와 같은 라이브러리는 시각적 차트를 생성하는 데 사용됩니다.

Python은 NumPy, Pandas 및 SciPy와 같은 일련의 성숙한 데이터 분석 라이브러리 덕분에 데이터를 쉽고 빠르게 처리하고 분석할 수 있습니다. 또한 Python에는 Scikit-Learn(머신 러닝 라이브러리), TensorFlow(딥 러닝 프레임워크) 등과 같은 데이터 분석 및 마이닝 전용 라이브러리가 있어 데이터 분석 및 마이닝 작업을 보다 효율적으로 완료하는 데 도움이 됩니다.

3. 결론 및 표시

데이터 분석 및 탐색 과정에서 우리는 일반적으로 몇 가지 결론과 결과를 도출하고 이를 사용자에게 표시하려고 합니다. PHP와 Python 모두 훌륭한 표시 기능을 갖추고 있습니다. 일부 오픈 소스 데이터 시각화 도구 라이브러리를 사용하여 풍부한 데이터 시각화 차트를 만들 수 있습니다.

PHP에서는 JpGraph 및 ChartDirector와 같은 타사 라이브러리를 사용하여 원형 차트, 선 차트, 막대 차트 등과 같은 다양한 차트를 생성할 수 있습니다. Python에서는 Matplotlib 및 Seaborn과 같은 라이브러리를 사용하여 막대 차트, 히트 맵, 산점도 등과 같은 다양한 데이터 유형에 적합한 차트를 생성할 수 있습니다.

PHP와 Python의 통합을 사용하면 데이터 분석 및 탐색의 기능과 효과를 크게 확장할 수 있습니다. 게다가 PHP와 Python의 통합은 기술적으로 어렵지 않습니다. 실제로 우리는 기능 확장을 완료하고 보다 효율적이고 정확하며 신뢰할 수 있는 데이터 분석 및 탐색 프로세스를 달성하기 위해 실제 필요에 따라 적절한 PHP 및 Python 라이브러리와 도구를 선택할 수 있습니다.

위 내용은 PHP와 Python 통합으로 데이터 분석 및 탐색 가능의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!