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1、python數(shù)據(jù)分析流程及學(xué)習(xí)路徑

數(shù)據(jù)分析的流程概括起來(lái)主要是：讀寫(xiě)、處理計(jì)算、分析建模和可視化四個(gè)部分。在不同的步驟中會(huì)用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內(nèi)容。

根據(jù)每個(gè)部分需要用到的工具，Python數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路徑如下：

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2、利用Python讀寫(xiě)數(shù)據(jù)

Python讀寫(xiě)數(shù)據(jù)，主要包括以下內(nèi)容：

我們以一小段代碼來(lái)看：

可見(jiàn)，僅需簡(jiǎn)短的兩三行代碼即可實(shí)現(xiàn)Python讀入EXCEL文件。

3、利用Python處理和計(jì)算數(shù)據(jù)

在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫(kù)NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科學(xué)計(jì)算，pandas主要用于表型數(shù)據(jù)處理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個(gè)庫(kù)。

Statsmodels允許用戶瀏覽數(shù)據(jù)，估計(jì)統(tǒng)計(jì)模型和執(zhí)行統(tǒng)計(jì)測(cè)試。可以為不同類型的數(shù)據(jù)和每個(gè)估算器提供廣泛的描述性統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)測(cè)試，繪圖函數(shù)和結(jié)果統(tǒng)計(jì)列表。

Scikit-leran則是著名的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，可以迅速使用各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

5、利用Python數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)工作中的一項(xiàng)重要內(nèi)容，它可以輔助分析也可以展示結(jié)果。

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