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  • R语言网络数据分析

    万次阅读 2016-10-17 11:38:35
    R语言的网络数据分析,既可分析internet网的大量数据,例如电信数据,又可建立图数据结构,然而R语言的图结构称为网络格式数据,包括节点属性。

    1.R语言网络数据分析概述

    R语言的网络数据分析用途多样而且实用。R语言提供了多个图形类型软件包实现分析,因此获得广泛应用。在大数据分析中,R语言有优势。R语言网络分析的特点是(1)编程简单。不想c、C++,java等难学。(2)网络分析灵活。例如Cytoscape(http//www.cytoscape.org/)生物学网络软件,尽管能输出许多分析的报表,但是只能做常规的、固定的网络分析。不能接受多种的网络数据格式,而且不能适用不同的算法,例如修改图的广度优先算法,因此适应性差。

    1.R语言创建网路分析图的软件包

                   network软件包

    2.igraph和graph软件包

    3.应用

        网络社区用户分析(注意不是居住社区)、生物网络数据分析。

    4.生物网络数据分析

        R语言做生物学网络分析是不错的选择,R体系的Bioconductor项目为用户提供了网络分析的整体解决方案。然而R的网络分析优势却被许多人忽视,认为“R就是用来做统计的,Bioconductor就是用做芯片处理”,实际上Bioconductor是基因芯片。若把R当作C&C++或java类型的高级语言,而把Bioconductor当成开源的网络分析解决项目时,则R强大的网络分析功就能显示。

           (1)Bioconductor人类基因组分析项目

                                  网址:http://www.bioconductor.org/

           此项目是R语言实现的、面向人类基因组信息分析的应用软件集合。Bioconductor项目中的软件包功能强大,提供各种方式的基因组数据分析和注释工具,其中大多数工具是针对DNA微阵列或基因芯片数据的处理、分析、注释及可视化的。同时,Bioconductor还提供许多与DNA微阵列相关的数据包。当然,bioconductor网络分析功能也很强大,它包括graph、RBGL、Rgraphviz等软件包来实现网络分析。graph包主要用于构建网络和简单的对网络属性的操作;RBGL包用于对网络分析算法的实现,包括求最短路径,求子网络等。Rgraphviz用于可视化网络。

    R语言网络数据分析程序设计

         R网络数据分析的两个关键问题是数据分析和建立图数据结构。在R语言中的网络数据分析中,两个流行的数据类型是UCinet和ERGM模型。

         R语言网络数据分析的标准过程是:

    1.建立图结构

         R语言将图结构称为网络格式数据,但是R语言增加了节点属性。创建图的主要内容是建立图的节点和边。图的数据结构有很多包括:

        邻接矩阵、邻接表。R语言称为网络邻接矩阵(adjacency)等。R语言的软件包是network,在网络分析项目中另外有软件包,需要到网址下载,应小心慎重。函数network()建立图的邻接矩阵,例如,mtr是数据框

    >library(network)

    >net1<-network(mtr)  #建立邻接矩阵

    >summary(net1)  #汇总统计邻接矩阵net1的数据特征,并且显示Network edgelist matrix

    >plot(net1)

    2.网络节点属性(vertice attibute)的导入

    节点属性的原始文件建议保存在csv格式文件。

    >node_attri<-read.csv(file.choose(),header=T)

    注意函数read.csv()的参数“header=T”表示源文件中的首行“senority  | project | office”​在导入时作为节点属性的名称,不可忽略。

    3.建立完善的网络数据图

    >net2<-network(mtr,vertex.attr = node_attri)  #建立网络数据图,有节点属性

    >net2  #网络数据图

       ... ...

       Vertex attribute names:                    #注意节点属性vertex.names 建立

        office projects seniority vertex.names   #包括mtr的三项属性office、projects、seniority

      No edge attributes                          #没有建立边的属性

    网络数据net2项目属性值project,

    >net2 %v% 'projects'


    2.R语言制作网络数据分析图

    library<igraph>

    igraph软件包画网络图,可以求网络的拓扑属性等,详细见igraph的帮助文档。

    igraph软件包建立的数据结构有邻接矩阵或边列表等。

    最新igraph软件包的节点是从1开始,

        若原始数据中有0,则应将数据+1。

           layout=layout.circle是环形布局。不能太稠密了,以致分不清线条。 [/backcolor]

           其他布局,layout.fruchterman.reingold,[/backcolor]

           layout=layout.kamada.kawai[/backcolor]。 [/backcolor]

    两个实例,一个是对多个数据制作网络分析图,一个是对社交网络数据建立网路数据图。

    eg1.多个数据建立网络分析图

    >net.data  <- read.table("d:/neural.txt")

    >graph.data.frame(net.data[1:2]) %>%

           set.edge.attribute("weight",value=net.data[[3]]) %>%

    >plot(vertex.size=5,vertex.label=NA,edge.arrow.size=0.3)

    eg2.社交网络数据图

    igraph包的作图功能绘制相应的网络图。(社交网络)

    library(igraph)

    people = data.frame(id = tmp1[, 4], name = tmp1[, 3])

    gg = graph.data.frame(d = tmp2, directed = F, vertices = people)

    is.simple(gg)

    gg = simplify(gg)## 去掉重复的连接

    is.simple(gg)

    dg = degree(gg)

    gg = subgraph(gg, which(dg > 0) - 1)## 去掉孤立点##

    png("net_simple.png", width = 500, height = 500)

    par(mar = c(0, 0, 0, 0))

    set.seed(14)

    plot(gg, layout = layout.fruchterman.reingold, vertex.size = 5, vertex.label = NA,  edge.color=grey(0.5),

            edge.arrow.mode = "-")

    ##dev.off()

    3.R语言实现生物学网络分析

    在R语言编程环境中安装graph、RBGL、Rgraphviz软件包。

    软件包的下载地址为http://bioconductor.org/packages/release/software.html。

    eg1.构建4个蛋白质构成的蛋白质网络图

            蛋白质1与2、3有物理作用,因此网络图中存在边。实际是建立数据结构的图。

    library(graph)

    #character类型的变量存储蛋白质网络的结点集,nodes={蛋白质1,蛋白质2,蛋白质3}。建立图数据结构g1。
    nodes<-c("protein1","protein2","protein3","protein4")
    g1<-new("graphNEL",nodes=nodes, edgemode="undirected")

    #plot图检验
    library(Rgraphviz)
    plot(g1)

    #建立边用函数addEdge()

    #建立protein1和protein2节点间的边
    g2 <- addEdge("protein1","protein2", g1)
    plot(g2)


    #建立protein1和protein3节点间的边
    g3 <- addEdge("protein1","protein3", g2)
    plot(g3)

    #增加结点用函数addNode()

    #增加蛋白质(protein5),它和protein1有一条边。
    g4<-addNode("protein5",g3)
    g5<-addEdge("protein1","protein5",g4)#增加蛋白质节点,也应增加它和其他节点间的边
    plot(g5)

    eg2.用边集合的方式建立蛋白质网络图数据结构

    nodes<-c("protein1","protein2","protein3","protein4")

    #构建一个空的长度为4的list变量edges。edges中将存储边的信息。它的长度为4,表示网络有4个结点。
    edges<-vector("list",length=4)

    #把这4个结点的名称赋给edges的名称属性。
    names(edges)<-nodes

    #构建边protein1-protein2,protein1-protein3

    edges[[1]]<-list(edges=c("protein2","protein3"))

    #构建边protein2-protein1
    edges[[2]]<-list(edges=c("protein1"))

    #构建边protein3-protein1
    edges[[3]]<-list(edges=c("protein1"))

    #构建蛋白质网络图
    gR<- new("graphNEL", nodes=nodes, edgeL=edges,edgemode="undirected")

    蛋白质网络图的边集合edges是一个两层的list结构。

    参考资料

    1. 社会网络分析:探索人人网好友推荐系统
    http://bbs.pinggu.org/thread-3166191-1-1.html
    2. 用R语言实现生物学网络分析
    http://blog.163.com/zhoulili1987619@126/blog/static/3530820120148178125084
    3. 美国宾夕法尼亚州立大学教学资源网址
    http://sites.stat.psu.edu/~dhunter/Rnetworks/
    4. 用R语言建立网络格式的数据
    http://blog.sina.com.cn/s/blog_3d4f90bb0102wd94.html
    链接地址:http://rsoftware.h.baike.com/article-1975189.html

    展开全文
  • Python数据分析与挖掘

    万人学习 2018-01-08 11:17:45
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  • 最近有很多人在问,我是如何收集网络的数据,如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的。也有人问的更具体,关于Python数据分析的一些问题。到底应该怎么学?如何快速入门,...

    最近有很多人在问,我是如何收集网络的数据,如何进行数据处理、数据分析以及可视化呈现的

    也有人问的更具体,关于Python数据分析的一些问题。到底应该怎么学?如何快速入门,以及技术和业务之间的瓶颈如何突破?

    因为深度的数据分析往往可以看到事情的本质,而这又是一项在任何情况下都超级加分的技能。总结了一些经验,希望能够给还没入门、或者入门之后就遇到瓶颈的新手一些建议。主要是关于如何系统地进行学习规划,以及可以避免的一些坑。 

    有的同学看到数据分析几个字,就马上开始Python函数+控制语句、R语言和ggplot库……上来一顿骚操作,还没入门就放弃了。

    这就是需求不明确导致的,当然学习方式也值得商榷,那到底数据分析需要什么样的技能呢? 这里作为例子,从招聘网站上找了几个数据分析的岗位,我们来看看具体的要求是怎样的。  

                             

     其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大,可总结如下:

    • 分析工具:一般要求SPSS/SAS/R/Python等分析工具至少会一种,会两种以上加分,有的企业因内部需求,会指定的一种;

    • 数据库:绝大会要求会SQL,部分要求SQL/NoSQL会一种,高级的分析师或者大型企业要求能够处理大数据,需要Hive(较少的需要Hadoop/Spark);

    • 统计学:若无相关专业背景,需要具备相应的统计学、概率论等基础知识;

    • 数据挖掘:少部分要求会建模,了解基本的算法模型,能够做数据预测,即便不要求,算法也是加分项;

    • 结果输出:Excel/PPT/Tableau。Excel和PPT要求的比较多,主要用作常规的数据呈现,与业务部门沟通等,Tableau一般作为可视化或者分析工具的加分项或者要求之一;

    • 业务/思维:对某个领域(如电商、金融等)相关业务的了解或具有产品、运营方向的分析经验,有自己的数据分析的方法论和项目经验,具备Data Sence。

    看上去很简单呀,对吧,但其实你把每个技能拆分开来,都是一个不小的知识体系。如果我们按照数据分析的流程来细分的话,每个部分应该掌握的技能,大概是这样的:          

    那对于这个技能体系,应该如何进行技能的训练呢?先后顺序是什么?哪些地方可能出现困难和瓶颈?

    按数据分析的流程的顺序循序渐进,你会知道每个部分需要完成的目标是什么,需要学习哪些知识点,哪些知识是暂时不必要的。

    接下来我们分别从每一个部分讲讲具体应该学什么、怎么学。

    - ❶ -

    数据获取:爬虫与公开数据

    数据是产生价值的原材料,这也是数据分析项目的第一步。

    通常我是通过爬虫获取相关数据的,一来数据有很高的时效性,二来数据的来源可以得到保证,毕竟网上的信息是异常丰富的。

    这些分布在网上零散的信息,通过爬取整合之后,就有比较高的分析价值。

    比如你可以通过爬虫获取招聘网站某一职位的招聘信息,爬取租房网站上某城市的租房信息,获取知乎点赞排行、网易云音乐评论排行列表。基于互联网爬取的数据,你可以对某个行业、某个事件、某类人群进行分析。

    在爬虫之前需要先了解一些 Python 的基础知识:数据类型(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数………

    以及,如何用 Python 库(urllib、BeautifulSoup、requests等)实现网页爬虫。如果是初学,建议从 requests+xpath 开始。

    当然,并不是说公开数据就没用了,在进行分析的时候,需要一些历史数据进行对比,需要一定的行业标准进行参考的时候,公开数据的价值就体现出来了。

    一些科研机构、企业、政府会开放一些数据,还有一些行业研究报告、他人的调查结果,都可以成为你的数据来源。这些数据集通常比较完善、质量相对较高。

    - ❷ -

    数据存取:SQL语言

    我并不是每次都会用到数据库,但很多时候这确实是做数据分析项目的必备技能,包括求职就业,也是必选项。

    通常数据库的使用能够让数据存储、管理更方便,同时也能提高数据提取和使用的效率,特别是在数据上了一定的量级之后,谁用谁知道。

    大多数的企业,都会以SQL的形式来存储数据,如果你是一个分析师,也至少要懂得SQL的操作,能够查询、提取公司的数据。

    SQL作为最经典的数据库工具,为海量数据的存储与管理提供可能,并且使数据的提取的效率大大提升。需要掌握以下技能:

    • 提取特定情况下的数据:企业数据库里的数据一定是大而繁复的,你需要提取你需要的那一部分。比如你可以根据你的需要提取2017年所有的销售数据、提取今年销量最大的50件商品的数据、提取上海、广东地区用户的消费数据……,SQL可以通过简单的命令帮你完成这些工作。

    • 数据库的增、删、查、改:这些是数据库最基本的操作,但只要用简单的命令就能够实现,所以你只需要记住命令就好。

    • 数据的分组聚合、如何建立多个表之间的联系:这个部分是SQL的进阶操作,多个表之间的关联,在你处理多维度、多个数据集的时候非常有用,这也让你可以去处理更复杂的数据。

    SQL这部分比较简单,主要是掌握一些基本的语句。当然,还是建议找几个数据集来实际操作一下,哪怕是最基础的查询、提取等。

      

    - ❸ -

    数据处理:Pandas/Numpy

    爬回来的数据通常是不干净的,数据的重复、缺失、异常值等等,这时候就需要进行数据的清洗,把这些影响分析的数据处理好,才能获得更加精确地分析结果。

    那么我们需要用相应的方法去处理,比如重复数据,是保留还是删除;比如残缺数据,我们是直接去掉这条数据,还是用临近的值去补全,这些都是需要考虑的问题。

    对于数据预处理,学会 pandas/Numpy (Python包)的用法,应对一般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下:

    • 选择:数据访问(标签、特定值、布尔索引等)

    • 缺失值处理:对缺失数据行进行删除或填充

    • 重复值处理:重复值的判断与删除

    • 异常值处理:清除不必要的空格和极端、异常数据

    • 相关操作:描述性统计、Apply、直方图等

    • 合并:符合各种逻辑关系的合并操作

    • 分组:数据划分、分别执行函数、数据重组

    • Reshaping:快速生成数据透视表

    数据清洗通常被视为脏活,但事实上这步非常重要,这直接决定了你的分析结论的准确性,决定你的项目是否能顺利进行下去。

    - ❹ -

    数据分析与可视化

    这个是从数据中发现信息、挖掘价值的过程,大多数的结论在这个步骤产生,主要做两件事情。

    一是对于既定的数据分析主题进行拆解,评估需要从哪些维度进行分析,提取哪些数据,这个步骤很大程度上来源于经验或者对于具体事务的理解;

    二是通过探索数据分布的规律、数据的特征,发现从表面看不到的信息,完成这个流程主要是通过数据本身进行探索。

    前者对应的是描述性的数据分析,主要考虑数据的指标,看从不同的角度去描述数据能够得出哪些结论。

    这个地方就需要对统计学的相关知识有一定的了解,比如:

    • 基本统计量:均值、中位数、众数、百分位数、极值等

    • 其他描述性统计量:偏度、方差、标准差、显著性等

    • 其他统计知识:总体和样本、参数和统计量、ErrorBar

    • 概率分布与假设检验:各种分布、假设检验流程

    后者则是探索型的数据分析,主要通过绘制数据的分布图形,来观察数据的分布规律,从而提取隐藏的某些信息。

    这里就需要对掌握可视化的技能,Python中的Matplotlib/Seaborn都可以完成可视化的工作。可视化既是探索性分析的工具,也可以输出最终结果呈现的图形。

    当然,还有一种是预测型的数据分析,需要构建模型来预测未来数据,我在推文中用的比较少,但在企业中应用非常多。

    做数据分析的话,会用比如线性回归、逻辑回归、决策树等这些基本的算法,用于解决基本的回归和分类问题,就OK了。

     

    ● ● ●

    - 系统学习成为分析师 -

    所以,如果你是真的想系统地去学习数据分析,从工具、流程、业务、思维等层面逐个击破,有目的地系统学习和基于真实项目进行训练,以learning by doing 的形式,我想把这门课推荐给你。

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    01 

    课程设计

    为了打造这样的训练营,我们花了6个月的时间去打磨:

     

    ????为了保证技能的全面性和深度

    我们调研了众多的数据分析岗位,和数十位分析师进行了深度的内容探讨。

    让课程内容能够满足主流企业的需求,也具备不同行业、领域的数据思维和分析方法。

    ????在学习的流畅性方面,

    我们也对学习路径进行了数十次的迭代,从技能板块的学习逻辑到细节知识的设置和筛选。

    既让课程能够使不同背景的同学高效学习,也尽可能地提升学员能够达到的技能上限。

    ????特别是案例和作业项目部分,

    尽量地还原真实工作中的业务流程,融入尽可能多的技能栈,所以每个项目都是训练的综合应用能力,和解决实际问题的能力。

    我们始终坚信,大量的真实训练,才是知识内化和迁移的关键

     

    以下就是我们这次训练营的课程主体大纲(学习计划周次可以扫码了解),十周的训练,足以让你打败市面上多半所谓的据分析师:

              

    02 

    实战案例

    除了课程中实时穿插的小案例巩固细节知识点,另有6大企业项目实战,涉及电商、房产、金融、招聘、社交等多领域。

    这些案例在课程中都有详细的讲解,关于问题拆解的思路,使用的技术细节,代码的编写,以及逐步的效果展示。

    帮助你训练数据采集、分析方法、编程技巧、模型搭建、报告撰写等全方位技能,丰富项目经验。

     

    03 

    作业项目

    除了众多的实战案例帮助你实时巩固技术之外,另外每周都有基于真实业务问题的作业项目。你需要根据每周的学习,来解决这些在工作中存在的问题。

    最重要的是,每周提交的作业项目都有老师1v1批改逐行代码审阅,评估学习效果,并给出针对性的学习建议。

    可以很负责任地说,认真完成这些作业项目,最终形成的这个作品集,将可以成为你求职就业非常棒的加分项

    △ 部分作业列表

    △ 内测学员部分作业批改

    04 

    学习收益

    训练营完全按照数据分析师职位的技能需求进行打造,既保证技能的全和深,也在此基础上尽量简化学习的内容,以提高效率

     

    当然,必要的横向的扩展还是会有的,比如小规模数据的Excel分析,利用其它可视化/报告工具进行数据分析报告的输出,这些必要的技能在课程中会有所涉及,也是数据分析师的绝对加分项。

    总体来说,你将得到工具使用、编程能力、数据库能力、分析能力、数据思维五个方向的锻炼,成为具有综合能力的分析师,而不是数据处理员。

    05 

    陪伴式学习  

     

    为了帮你更好地学习和训练,DC学院数据分析师训练营采用定期班级教学的模式。

    已经帮你安排好学习计划,总共十周训练,你可以轻松地掌握全方位的数据分析技能

     

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  • 基于Python的数据分析

    万次阅读 多人点赞 2019-02-25 15:50:02
    下面来介绍一下基于Python的数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤; 随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始...

    下面来介绍一下基于Python的数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用
    Python进行数据分析的学习方法及步骤;

    随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面,产生的数据量也呈现指数级增长的态势,同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下,数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究
    课题。在数据分析的程序语言选择上,由于Python语言在数据分析和处理方面的优势,大量的数据科学领域的从业者使用Python
    来进行数据科学相关的研究工作。

    1、数据分析的概念

    数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论,对数据加以详细研究和概括总结的过程。随着信息技术的高速发展,企业生产、收集、存储和处理数据的能力大大提高,同时数据量也与日俱增。把这些繁杂的数据通过数据分析方法进行提炼,以此研究出数据的发展规律和预测趋势走向,进而帮助企业管理层做出决策。

    2、数据分析的流程

    数据分析是一种解决问题的过程和方法,主要的步骤有需求分析、数据获取、数据预处理、分析建模、模型评价与优化、部署:

    1)需求分析

    数据分析中的需求分析是数据分析环节中的第一步,也是非常重要的一步,决定了后续的分析方法和方向。主要内容是根据业务、生产和财务等部门的需要,结合现有的数据情况,提出数据分析需求的整体分析方向、分析内容,最终和需求方达成一致。

    2)数据获取

    数据获取是数据分析工作的基础,是指根据需求分析的结果提取、收集数据。数据获取主要有两种方式:网络爬虫获取和本地获取。网络爬虫获取指的是通过Python编写爬虫程序合法获取互联网中的各种文字、语音、图片和视频等信息;本地获取指的是通过计算机工具获取存储在本地数据库中的生产、营销和财务等系统的历史数据和实时数据。

    3)数据预处理

    数据预处理是指对数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换,并直接用于分析建模的这一过程的总称。其中,数据合并可以将多张互相关联的表格合并为一张;数据清洗可以去掉重复、缺失、异常、不一致的数据;数据标准化可以去除特征间的量纲差异;数据交换则可以通过离散化、哑变量处理等技术满足后期分析与建模的数据要求。在数据分析过程中,数据预处理的各个过程互相交叉,并没有固定的先后顺序。

    4)分析建模

    分析建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法,以及聚类模型、分类模型、关联规则、智能推荐等模型和算法,发现数据中的有价值信息,并得出结论的过程。

    5)模型评价与优化

    模型评价是指对于已经建立的一个或多个模型,根据其模型的类别,使用不同的指标评价其性能优劣的过程。模型的优化则是指模型性能在经过模型评价后已经达到了要求,但在实际生产环境应用过程中,发现模型的性能并不理想,继而对模型进行重构与优化的过程。

    6)部署

    部署是指将数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。根据需求的不同,部署阶段可以是一份包含了现状具体整改措施的数据分析报告,也可以是将模型部署在整个生产系统的解决方案。在多数项目中,数据分析员提供的是一份数据分析报告或者一套解决方案,实际执行与部署的是需求方。

    3、Python是功能强大的数据分析工具

    Python具有丰富和强大的库,它常被称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地连接在一起,是一门更易学、更严谨的程序设计语言,常用于数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、网络爬虫、Web应用等;R语言常用于统计分析、机器学习、科学数据可视化等;MATLAB则用于矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、符号运算、数字图像处理及信号处理等。可以看出,以上三种语言均可进行数据分析。

    4、Python进行数据分析的优势

    Python是一门应用非常广泛的计算机语言,在数据科学领域具有无可比拟的优势。Python正在逐渐成为数据科学领域的主流语言。Python数据分析具有以下几方面优势:

    1》语法简单精炼。对于初学者来说,比起其他编程语言,Python更容易上手;

    2》有许多功能强大的库。结合在编程方面的强大实力,可以只使用Python这一种语言就可以去构建以数据为中心的应用程序;

    3》不仅适用于研究和原型构建,同时也适用于构建生产系统。研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具,能给企业带来显著的组织效益,并降低企业的运营成本;

    4》Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。例如,Python的C语言API可以帮助Python程序灵活地调用C程序,这意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能,或者在其他环境系统中使用Python;

    5》Python是一个混合体,丰富的工具集使它介于系统的脚本语言和系统语言之间。Python不仅具备所有脚本语言简单和易用的特点,还提供了编译语言所具有的高级软件工程工具。

    5、Python数据分析常用类库介绍

    Python拥有IPython、Num Py、Sci Py、pandas、Matplot⁃lib、scikit-learn和Spyder等功能齐全、接口统一的库,能为数据分析工作提供极大的便利。其中,Num Py主要有以下特点:

    1)具有快速高效的多维数组对象ndarray;
    2)具有对数组执行元素级计算及直接对数组执行数学运算的函数;
    3)具有线性代数运算、傅里叶变换及随机数生成的功能;
    4)能将C、C++、Fortran代码集成到Python;
    5)可作为算法之间传递数据的容器。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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    什么是数据分析师

    有人说,数据分析师就是分析数据的人呗。
    有人说,数据分析师是从浩如烟海的数据中发掘价值的淘金者。
    有人说,数据分析师是对搜集到的数据进行整理、分析,在依据所属行业提出的要求进行研究、评估和预测的人。
    有人说,数据分析就是在一些大数据里面进行统计,归纳还有对这些数据进行挖掘,发现数据里面的潜在价值
    那么到底什么是数据分析师呢,顾名思义,就是对大量数据进行分析的工程师,专业角度来说,数据分析师是数据师Datician的一种,指的是不同行业中,专门从事行业数据搜集、整理、分析,并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
    接下来让我们了解一下这个听上去高大上的岗位都应用在哪些领域呢?

    数据分析师的应用都有哪些

    了解了什么是数据分析师,接下来让我们了解一下数据分析师的应用领域。
    当下比较火的行业,IT互联网,与人们生活息息相关的金融,电商,咨询,偏科研的一些方向,医学,化学,科研,,,几乎无处不在。
    数据分析师,从非专业角度可以分为业务类和技术类,前者侧重于业务,简单的分析软件就可以实现 ,比方说sql,和excel,后期发展可以走产品经理或者运营经理方向。后者主要偏重于算法,编程,后期可以走数据科学家的方向。
    但是不管哪一类,都需要具备数据分析的能力。

    数据分析师需要具备的能力

    这是一个快速发展的时代,是由数据取代一切的时代,是由数据来说话的时代,是人们常常挂在嘴边的DT时代。所谓DT时代,D是Data,T是Technology,是以数据服务于大众,激发时代发展的技术。那么为了更好的去应用这门技术,我们需要掌握更多的技能,才能更好的去运用这门技术服务于大众。
    技能一:统计学。统计学学习最基本的统计学知识。我认为统计是数据分析的基石,统计分析可以解决日常大部分的分析需求,所以强烈推荐先从统计学开始。
    技能二:Excel。如果Excel只能学习一个功能,那唯一能入选的就是数据透视表,掌握了Excel当中的vlookup和数据透视表是最具性价比的两个技巧。这两个搞定,基本10万条以内的数据统计没啥难度,80%的办公室白领都能秒杀。
    技能三:SQL。Excel对十万条以内的数据处理起来没有问题,但是互联网行业就是不缺数据。但凡产品有一点规模,数据都是百万起。这时候就需要学习数据库,SQL是数据分析的核心技能之一,从Excel到SQL绝对是数据处理效率的一大进步。掌握了数据库的增删改查以及一些函数的应用,剩下的就是多多练习,具备了以上所说的两项技能,那你就可以胜任初级分析师岗位了,但相对会是一些业务数据分析岗位。
    技能四:python。Python是一个很强大的数据分析软件,从数据获取来说,python具有爬虫功能,并且可以进行批量的数据预处理工作。有些时候我们拿到的数据并不是特别干净和规整的,那此时就需要使用强大的python来进行数据的清洗圾预处理工作。除此之外,如果后期我们想走数据挖掘以及算法方向,那一定要重点去掌握python的一些算法,线性回归,逻辑回归,聚类,决策树,神经网络,支持向量机SVM,推荐系统,关联规则,协同过滤,时间序列等等。
    技能五:R。对于R来说,可以实现python的大全部功能,但是在数据量比较大的情况下,R的性能会略差。python是一门语言,可以配合大数据集群下的数据挖掘工作,而R更像是一个软件,专注于数据分析领域。二者均是当下数据分析必备及热门工具,建议全部掌握,更有利后期走向数据挖掘岗位

    好的,综上所述,列举了成为一名数据分析师需要具备的硬技能,你对数据分析师应该有更深的认识了吧,无论你是小白还是具备一定能力的人,你都可以通过自己的努力,成为你想成为的人。
    作为一个应用范围这么广泛的岗位,我们要想成为或者转行成为一名优秀的数据分析师,你需要懂业务,懂管理,懂分析,懂工具,懂设计,也就是说你需要是一个全面型人才,才能更好的胜任这个岗位,为自己和家庭提供更好的生活保障,更好的服务于社会大众。预祝大家早日成为当今不可或缺的数据分析师人才。

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