Python 데이터 분석 시작하기: 0에서 1까지, 빠르게 시작하세요

1. Python 환경 설정

1. python을 설치하고 버전이 3.6 이상인지 확인하세요.
2. 필요한 라이브러리를 설치하세요: NumPy, pandas, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn.
3. Jupyter Notebook을 만들거나 선호하는 IDE를 사용하세요.

2. 데이터 운영 및 탐색

1. NumPy: 배열에 대한 수치 계산 및 연산.
2. Pandas: 데이터 구조 및 DataFrame 및 Series와 같은 작업.
3. 데이터 탐색: head(), tail(), info()) 및 Matplotlib(데이터 시각화)와 같은 Pandas 함수를 사용하여 데이터를 탐색합니다.

3. 데이터 정리 및 준비

1. 데이터 정리: 누락된 값, 이상치 및 중복을 처리합니다.
2. 데이터 준비: 데이터를 분석에 필요한 형식으로 변환합니다.
3. scikit-learn: 기능 확장, 데이터 정규화 및 데이터 세분화에 사용됩니다.

4. 데이터 분석 기술

1. 기술 통계: 평균, 중앙값, 표준 편차 및 기타 지표를 계산합니다.
2. 가설 테스트: t-테스트, ANOVA 등 데이터의 통계적 유의성을 테스트합니다.
3. 기계 학습: 선형 회귀 및 K-평균 클러스터링과 같은 지도 및 비지도 알고리즘을 사용하여 데이터에서 패턴을 추출합니다.

5. 데이터 시각화

1. Matplotlib: 다양한 차트와 데이터를 시각화 만듭니다.
2. Seaborn: Matplotlib을 기반으로 한 고급 데이터 시각화 라이브러리입니다.
**Pandas 및 Matplotlib/Seaborn을 사용하여 대화형 시각화를 만듭니다.

6. 실제 사례

1. 데이터 가져오기: CSV, excel 또는 sql database에서 데이터를 가져옵니다.
2. 데이터 전처리: 데이터를 정리하고, 누락된 값을 처리하고, 데이터를 변환합니다.
3. 데이터 분석: 기술 통계, 가설 검정 및 기계 학습기술을 사용하여 데이터를 분석합니다.
4. 데이터 시각화: Matplotlib/Seaborn을 사용하여 차트와 데이터 시각화를 만듭니다.

7. 프로젝트 배포 및 협업

1. Python 프로젝트 생성 및 관리: 가상 환경 및 버전 제어 시스템을 사용합니다.
2. Python 애플리케이션 배포: 클라우드 플랫폼 또는 컨테이너화 기술을 사용하여 프로덕션에 모델과 스크립트를 배포합니다.
팀 공동 작업:
3. git 및 기타 공동 작업 tools을 사용하여 팀 내에서 효과적으로 공동 작업하세요.

결론

이 가이드의 단계를 따르면

Python

을 사용하여 자신있게 데이터 분석을 수행할 수 있는 탄탄한 기반을 갖게 됩니다. 새로운 데이터와 기술을 지속적으로 연습하고 탐색하면 숙련된 데이터 분석가가 되어 데이터에서 가치를 발굴하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

위 내용은 Python 데이터 분석 시작하기: 0에서 1까지, 빠르게 시작하세요의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!