利用python进行数据分析
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?pwd=3nfn 提取码: 3nfn本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
用Python做数据分析，大致流程如下：
1、数据获取
可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
2、数据存储
企业当中的数据存储，通过通过数据库如Mysql来存储与管理，对于非结构化数据的存储可以使用MongoDB等。对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。
3、数据预处理/数据清洗
大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。
4、数据建模与分析
常见的数据挖掘模型有：分类、聚类、回归等，这些常见的算法模型，Python也有Scikit-learn和Tensorflow工具库来支持。
5、数据可视化分析
在数据可视化方面，Python有Matplotlib、Seaborn、Pyecharts等工具库可用。
随着互联网的不断发展，数据分析已经成为指导我们工作方向的主要依据之一，而今天我们就一起来了解一下，如何利用python编程开发来进行数据分析，下面电脑培训http://www.kmbdqn.cn/就开始今天的主要内容吧。
为什么要学习Python进行数据分析?Python作为一种用于数据分析的语言，近引起了广泛的兴趣。
我以前学过Python的基础知识。
下面是一些支持学习Python的原因:开源-免费安装很棒的在线社区简单易学可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言不用说，它也有一些缺点:它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。
但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择。
Python2.7和3.4这是Python中受争议的话题之一。
您一定会遇到它，特别是如果您是初学者的话。
这里没有正确/错误的选择。
这完全取决于情况和你的需要。
我会试着给你一些建议来帮助你做出明智的选择。
为什么Python2.7?很棒的社区支持!这是你早年需要的东西。
Python2于2000年末发布，已经使用了超过15年。
过多的三方库!虽然许多库都提供了3.x支持，但仍然有很多模块只能在2.x版本上工作。
如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用2.7可能会更好。
