Bermula dengan Analisis Data Python: Dari Sifar kepada Satu, Bermula Dengan Cepat

1. Sediakan persekitaran Python

1. Pasang python dan pastikan versi 3.6 atau lebih tinggi.
2. Pasang perpustakaan yang diperlukan: NumPy, pandas, scikit-learn, Matplotlib, Seaborn.
3. Buat Buku Nota Jupyter atau gunakan IDE kegemaran anda.

2. Operasi dan penerokaan data

1. NumPy: Pengiraan berangka dan operasi pada array.
2. Panda: Struktur data dan operasi seperti DataFrame dan Series.
3. Penerokaan Data: Teroka data menggunakan fungsi Pandas seperti head(), tail(), info()) dan Matplotlib (Penggambaran Data).

3. Pembersihan dan penyediaan data

1. Pembersihan Data: Kendalikan nilai, outlier dan pendua yang hilang.
2. Penyediaan Data: Tukar data ke dalam format yang diperlukan untuk analisis.
3. scikit-learn: Untuk penskalaan ciri, penormalan data dan pembahagian data.

4. Teknologi analisis data

1. Statistik Deskriptif: Kira min, median, sisihan piawai dan penunjuk lain.
2. Pengujian hipotesis: Uji kepentingan statistik data, seperti ujian-t dan ANOVA.
3. Pembelajaran Mesin: Ekstrak corak daripada data menggunakan algoritma yang diselia dan tidak diseliaseperti regresi linear dan pengelompokan K-means.

5. Visualisasi Data

1. Matplotlib: Buat pelbagai carta dan data visualisasi.
2. Seaborn: Pustaka visualisasi data yang lebih maju berdasarkan Matplotlib.
3. **Buat visualisasi interaktif menggunakan Panda dan Matplotlib/Seaborn.

6. Kes praktikal

1. Import data: Import data daripada CSV, excel atau sql pangkalan data.
2. Prapemprosesan data: Bersihkan data, kendalikan nilai yang hilang dan ubah data.
3. Analisis data: Analisis data menggunakan statistik deskriptif, ujian hipotesis dan pembelajaran mesinteknik.
4. Visualisasi Data: Buat carta dan visualisasi data menggunakan Matplotlib/Seaborn.

7 Penggunaan projek dan kerjasama

1. Buat dan urus projek Python: Gunakan persekitaran maya dan sistem kawalan versi.
2. Terapkan aplikasi Python: Terapkan model dan skrip ke pengeluaran menggunakan platform awan atau teknologi kontena.
3. Kerjasama Pasukan: Bekerjasama secara berkesan dalam satu pasukan menggunakan git dan kerjasama lain alat.

Kesimpulan

Dengan mengikuti langkah dalam panduan ini, anda akan mempunyai asas yang kukuh untuk melaksanakan

analisis data dengan yakin dengan Python. Berlatih dan meneroka data dan teknik baharu secara berterusan, anda akan menjadi penganalisis data yang mahir, dapat membuka kunci nilai daripada data dan membuat keputusan termaklum.

Atas ialah kandungan terperinci Bermula dengan Analisis Data Python: Dari Sifar kepada Satu, Bermula Dengan Cepat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!