如何用Python進行數據分析？
1.為什么選擇Python進行數據分析?
Python是一門動態的、面向對象的腳本語言，同時也是一門簡約，通俗易懂的編程語言。Python入門簡單，代碼可讀性強，一段好的Python代碼，閱讀起來像是在讀一篇外語文章。Python這種特性稱為“偽代碼”，它可以使你只關心完成什么樣的工作任務，而不是糾結于Python的語法。
另外，Python是開源的，它擁有非常多優秀的庫，可以用于數據分析及其他領域。更重要的是，Python與開源大數據平臺Hadoop具有很好的兼容性。因此，學習Python對于有志于向大數據分析崗位發展的數據分析師來說，是一件非常節省學習成本的事。
Python的眾多優點讓它成為受歡迎的程序設計語言之一，國內外許多公司也已經在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。
2.編程基礎
要學習如何用Python進行數據分析， CDA數據分析師建議第一步是要了解一些Python的編程基礎，知道Python的數據結構，什么是向量、列表、數組、字典等等;了解Python的各種函數及模塊。下圖整理了這一階段要掌握的知識點：
3.數據分析流程
Python是數據分析利器，掌握了Python的編程基礎后，就可以逐漸進入數據分析的奇妙世界。CDA數據分析師認為一個完整的數據分析項目大致可分為以下五個流程：
1)數據獲取
一般有數據分析師崗位需求的公司都會有自己的數據庫，數據分析師可以通過SQL查詢語句來獲取數據庫中想要數據。Python已經具有連接sql server、mysql、orcale等主流數據庫的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
而獲取外部數據主要有兩種獲取方式，一種是獲取國內一些網站上公開的數據資料；一種是通過編寫爬蟲代碼自動爬取數據。如果希望使用Python爬蟲來獲取數據，我們可以使用以下Python工具：
- Requests-主要用于爬取數據時發出請求操作。
- BeautifulSoup-用于爬取數據時讀取XML和HTML類型的數據，解析為對象進而處理。
- Scapy-一個處理交互式數據的包，可以解碼大部分網絡協議的數據包
2)數據存儲
對于數據量不大的項目，可以使用excel來進行存儲和處理，但對于數據量過萬的項目，使用數據庫來存儲與管理會更高效便捷。
3)數據預處理
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數據預處理也稱數據清洗。大多數情況下，我們拿到手的數據是格式不一致，存在異常值、缺失值等問題的，而不同項目數據預處理步驟的方法也不一樣。CDA數據分析師認為數據分析有80%的工作都在處理數據。如果選擇Python作為數據清洗的工具的話，我們可以使用Numpy和Pandas這兩個工具庫：
Numpy - 用于Python中的科學計算。它非常適用于與線性代數，傅里葉變換和隨機數相關的運算。它可以很好地處理多維數據，并兼容各種數據庫。
Pandas –Pandas是基于Numpy擴展而來的，可以提供一系列函數來處理數據結構和運算，如時間序列等。
4)建模與分析
這一階段首先要清楚數據的結構，結合項目需求來選取模型。
常見的數據挖掘模型有：
在這一階段，Python也具有很好的工具庫支持我們的建模工作：
scikit-learn-適用Python實現的機器學習算法庫。scikit-learn可以實現數據預處理、分類、回歸、降維、模型選擇等常用的機器學習算法。
Tensorflow-適用于深度學習且數據處理需求不高的項目。這類項目往往數據量較大，且最終需要的精度更高。
5)可視化分析
數據分析最后一步是撰寫數據分析報告，這也是數據可視化的一個過程。在數據可視化方面，Python目前主流的可視化工具有：
Matplotlib-主要用于二維繪圖，它能讓使用者很輕松地將數據圖形化，并且提供多樣化的輸出格式。
Seaborn-是基于matplotlib產生的一個模塊，專攻于統計可視化，可以和Pandas進行無縫鏈接。
按照這個流程，每個階段所涉及的知識點可以細分如下：
從上圖我們也可以得知，在整個數據分析流程，無論是數據提取、數據預處理、數據建模和分析，還是數據可視化，Python目前已經可以很好地支持我們的數據分析工作。
