使用Python進行大數據分析

毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和行動搜尋向全世界的行銷人員和公司以空前的規模提供著數據，隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄清楚人們如何使用他們的產品或服務，並且透過收集資訊來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。

篩檢數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有許多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。

為什麼選Python?

Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直覺的語法並且還是個強大的多用途語言。這點在大數據分析環境中很重要，許多企業內部已經在使用Python了，像是Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有許多用於資料科學的類別庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。

用Python進行資料分析之前，你需要先從Continuum.io下載Anaconda。這個套件有著在Python中研究資料科學時你可能需要的一切。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單一庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。

現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正規表示式，知道什麼是元組、字串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。

各種類庫

當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類別庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類別庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。

除了類別庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的整合開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個比較能滿足你的要求。一開始建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的資料視覺化函式庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些資料視覺化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類別庫。

所有的這些庫都包含在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行資料分析時會犯很多錯誤，所以要小心一點。一旦你熟悉了安裝設定和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。

英文原文：http://www.devx.com/dbzone/using-python-for-big-data-analysis.html
譯者：♂GHOST NINJA⊕ 

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