Python数据分析学心得分享

作为一名学习AI语言模型的学生，我无法亲身体验学习Python数据分析的过程，但我可以通过分析用户的反馈和评价来总结出这门课的收获和价值。

数据分析 什么是数据分析？

数据分析是指用适当的统计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而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

使用python做数据分析的常用库

numpy 基础数值算法 scipy 科学计算 matplotlib 数据可视化 pandas 序列高级函数 numpy概述 Numerical Python，数值的Python，补充了Python语言所欠缺的数值计算能力。 Numpy是其它数据分析及机器学习库的底层库。 Numpy完全标准C语言实现，运行效率充分优化。 Numpy开源免费。 numpy历史 1995年，Numeric，Python语言数值计算扩充。 2001年，Scipy->Numarray，多维数组运算。 2005年，Numeric+Numarray->Numpy。 2006年，Numpy脱离Scipy成为独立的项目。 numpy的核心：多维数组 代码简洁：减少Python代码中的循环。 importnumpyasnp 然后这里有一个带有缺失值的商品的数据(品牌、商品名称、商品毛重、产地、硬盘、尺寸) 这时候我们想要删除缺失值所在行,就可以用上面说的dropna()函数 二、空值处理 处理空值用的是strip()函数 strip函数作用:清除字符... scikit-learn用train_test_split随机划分数据集和训练集 ZL_Shenhaiyu的博客  6109 train_test_split函数用于将矩阵随机划分为训练子集和测试子集，并返回划分好的训练集测试集样本和训练集测试集标签。 train_test_split()函数是用来随机划分样本数据为训练集和测试集的，当然也可以人为的切片划分。 优点：随机客观的划分数据，减少人为因素 完整模板： train_X,test_X,train_y,test_y = train_test_split(tr... LaTeX中矩阵的输入 jccc39的博客  1183 利用amsmath 宏包进行矩阵的输入 在\begin{document}前面加上 \usepackage{amsmath} 然后用 \begin{equation} \left[ \begin{array}{cc} % 三行就写ccc a_1& a_2 \\ a_3 & a_4 \end{array} \right ] % matrix1 \end{equation} 即可得到 ... 【Python】数据分析 数据分析基础理论知识_小雨青年的博客 5-17 数据可视化的工具一般为Excel、R、Python 等。 5. 撰写报告 数据分析报告是数据分析的最后结果,是综合了数据可视化之后总结出的结果和判断。 接收数据分析报告的一般为公司的管理层,管理层对于结果非常看重,反而对于产生结果的原因不在意,... python数据分析知识_Python 数据分析知识点_weixin_39519072的博客-CSDN... 5-7 # 函数参数 - 不可变数据类型 (字符,元祖,数值),不改变原始数据;反之改变 6 导入包 import 包 from ... import from collections import deque queue = deque([])#定义队列 queue.append('' ) #入队:队尾插入元素 ... [Introducing Ethereum and Solidity]以太坊和solidity介绍----第一章-连接区块链知识的断点 u014407223的博客  1504 1连接区块链知识的断点 为高速发展的区块链世界的欢呼是具有挑战的。这本书将会是你的指引。在开始之前，让我们定义一下之后将要用到的一些术语。 “区块链”是一种完全分布式的，点对点的软件网络，这个软件网络利用加密学来安全地群集应用软件，储存数据，简单地传输用于代表真实世界金钱的数字化工具。加密学是一个通过编码信息来进行的交流艺术。在比特币和以太坊中，加密学是用来给成千上万个相似的机器创造出来一种安 matplotlib 关于使用 MultipleLocator 自定义刻度间隔 雪暖晴岚  1万+ 使用matplotlib绘图时如果由于数据太多导致刻度过于密集，利用 MultipleLocator（定位器） 可以自定义刻度的间隔。如下所示： import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator # x_values = list(range(0, 11)) # y_values = [x ** 2 for x in x_values] x_values = ['a', 'b', 'c', 'd' Python数据分析入门——数据分析基础步骤知识_python数据分析步骤_无敌... 6-2 比如,相同方法调研了《Python办公效率化》的学员。明显对比看到,《Python数据分析》课程的学生占比相较更多一些。 2、同比和环比 同比,通常是本期数据和过往的同一期数据的对比。 例如,2020二季度GDP的同比增长,是和2019二季度GDP对比,... Python数据分析之复习知识点_陌小柠的博客 6-5 Python数据分析之理论知识 也是比较理论类的知识点,可以看看 一、判断题 副本与视图是使用原数组数据的两种方式。副本产生的数据在内存单独开辟新空间,视图指向的数据与原数组对象属于一个内存空间。(√) ... 时间序列预测，非季节性ARIMA及季节性SARIMA 热门推荐 起飞的木木的博客  5万+ Python 3中使用ARIMA进行时间序列预测的指南 在本教程中，我们将提供可靠的时间序列预测。我们将首先介绍和讨论自相关，平稳性和季节性的概念，并继续应用最常用的时间序列预测方法之一，称为ARIMA。 介绍 时间序列提供了预测未来价值的机会。基于以前的价值观，可以使用时间序列来预测经济，天气和能力规划的趋势，其中仅举几例。时间序列数据的具体属性意味着通常需要专门的统计方法。 ... 详解Python数据分析–Pandas知识点 01-01 本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘 1. 重复值的处理 利用drop_duplicates()函数删除数据表中重复多余的记录, 比如删除...缺失值是数据中因缺少信息而造成的数据聚类, 分组, 截断等 python数据分析要求知识_python数据分析需要了解的基础知识_第二十五... 5-21 python数据分析需要了解的基础知识 文章目录一:python解释器与IPython基础1.python解释器 2.IPython基础 二:Jupyternotebook 三:一些常用技巧1.Tab补全 2.内省 3.中断代码 4.复制代码 5.快捷键 ... 数据分析之Python干货笔记_python数据分析笔记_苏卡不列-python的博... 6-4 本篇文章分享数据分析中Python常用代码,包括数据预览、数据清洗、特征分析等,每一大类里面也会具体细分,尽可能全面、易懂,之后实际运用中需要哪种可以选择性参考运用。 文中会结合实际案例展示效果,数据集选用上次参加比赛的二手车价格预测... Python数据分析题目，知识点.docx 08-05 Python语言是一种高级语言。【对】 2、多选题： Jupyter notebook中运行单元格的方法有哪几种？( ) 选项： A:Enter B:Shift+Enter C:Ctrl+Enter D:F5 答案: 【Shift+Enter;Ctrl+Enter】 3、单选题： Jupyter ... Python数据分析实践：时间序列new.pdf 06-14 在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找 股价的变化规律。 时间序列（Time series）数据是非常重要的数据类型，时间... Python之Pandas知识点 02-24 很多人都分不清Numpy，Scipy，pandas三个库的...Pandas：提供名为DataFrame的数据结构，比较契合统计分析中的表结构，做数据分析用的，主要是做表格数据呈现。目前来说，随着Pandas更新，Numpy大部分功能已经直接和Pan 大数据学习笔记_学习《Python数据分析与挖掘实战》关键知识点和心得笔记 09-28 学习《Python数据分析与挖掘实战》书籍，学习笔记，以下内容，根据学习心得和理解，将知识的重点和难点，同时对于知识点通过查询其他资料，汇总和分类，便于查找和在学习的理解，再次，供学习该项内容的参考和交流。... Python数据分析实践：JupyterNotebook使用.pptx 06-14 如上图，在编辑模式(Edit Mode)下，右上角出现一只铅笔的图标，单元左侧边框线呈现出绿色，点Esc键或运行单元格(ctrl-enter)切换回命令模式。 命令模式：用于执行键盘输入的快捷命令。;在命令模式(Command Mode)下，... Python程序设计：使用python进行数据分析.pptx 06-13 知识点： Python数据分析 Python数据分析 Python数据分析过程 数据的导入和导出 数据筛选 数据处理 统计分析 可视化 数据处理 读写数据 在Pandas中，可通过DataFrame对象的to_csv()方法完成csv文件的写入。 在Pandas... Python数据分析实践：数据预处理-3-new.pdf 06-14 异常值的存在对数据分析十分危险，如果计算分析过程的数据有异常值，那么会对结果 会产生不良影响，从而导致分析结果产生偏差乃至错误 比如在分析银行欺诈案例时，核心就是要发现异常值，这个时候异常值对我们是有用... 大数据分析用java还是Python 08-18 在本篇文章里小编给大家分享了关于java和Python哪个适合大数据分析的相关知识点文章，有需要的朋友们可以学习下。 分析python请求数据 09-20 我们给大家整理了关于python请求数据的相关知识点内容，有兴趣和需要的朋友们可以学习下。 Python程序设计：数据分析技术.pptx 06-13 知识点：Python数据分析 技术基础 ;数据分析基础;数据分析基础;Python数据分析;Python数据分析;Python数据分析;Python数据分析;Python数据分析;Python数据分析;Python数据分析;数据分析技术;谢谢观看 Python数据殿堂：数据分析与数据可视化 06-17 分析，并结合大量具体的例子，对每个知识进行实战讲解，本课程通过大量练习和案例对各个知识点技能进行详细讲解。通过本 课程，学生将懂得pandas、numpy、matplotlib等数据分析工具；通过实战，学生将了解标准的数据... Python爬虫知识点梳理 04-23 学任何一门技术，都应该带着目标去学习，目标就像一座灯塔，指引你前进，很多人学着学着就学放弃了，很大部分...数据分析、挖掘、甚至是机器学习都离不开数据，而数据很多时候需要通过爬虫来获取，因此，即使把爬虫作 python程序设计与数据分析 最新发布 05-10 Python是一种高效、易于学习且动态的编程语言，被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、机器学习等领域。Python程序设计所涉及的知识点包括基本语法、流程控制、函数、模块、面向对象编程等，它们都是程序设计必备的基本知识点，并且十分适合初学者进行学习。利用Python编程可以简单地实现常见的算法和数据结构，例如链表、树、图等数据结构，同时python还具有各种优秀的模块和库，例如NumPy、Pandas等，这些库可以非常方便地进行数据分析和处理。 Python的代码简单易懂，同时该语言具备很强的跨平台性，可以在大多数操作系统上轻松运行。与其他编程语言相比，Python的编写效率高，因为Python的代码具有清晰的结构，专注于解决问题，而不是编写繁琐的语言细节。 数据分析是一种快速发展的领域，Python在该领域的应用非常广泛。Python的应用场景包括但不限于数据清洗、数据预处理、数据可视化以及统计分析。在数据分析领域，Python的库和工具可以大大简化数据处理的流程，例如Pandas用于数据清洗、NumPy和SciPy用于统计分析等等，同时Python也非常适合做数据可视化，例如Matplotlib和Seaborn等库可以实现丰富的数据可视化。 总之，Python程序设计和数据分析在实际应用中也经常是必不可少的，这两大技能的掌握可以为自身的职业发展提供更广阔的道路和更好的前景。 “相关推荐”对你有帮助么？ 这门课主要学习可以分为8点。

1. Python编程语言的基础知识和数据结构

2. Pandas数据分析库的使用，包括数据读取、清洗、转换、分组、聚合、合并等操作

3. Numpy数值计算库的使用，包括数组操作、线性代数、随机数生成等

4. Matplotlib和Seaborn数据可视化库的使用，包括折线图、柱状图、散点图、热力图等

5. Scikit-learn机器学习库的使用，包括数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估等

6. 数据挖掘和数据分析的基本概念和方法，包括数据清洗、特征工程、模型选择、模型评估等

7. SQL数据库的基本操作和数据查询，包括表的创建、插入、更新、删除等

8. Jupyter Notebook的使用，包括代码编写、文档编辑、数据可视化等。

以下是一个简单的Python数据分析实践案例：

1. 收集数据

在这个案例中，我们将使用一个名为“iris”的数据集，该数据集包含了三种不同的鸢尾花的测量数据。我们可以从sklearn库中导入该数据集：

```python from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() ```

2. 探索数据

我们可以使用pandas库来探索数据集。首先，我们将数据集转换为一个pandas数据框：

```python import pandas as pd iris_df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) iris_df['target'] = iris.target ```

然后，我们可以使用一些pandas函数来查看数据集的一些基本信息：

```python # 查看前几行数据 iris_df.head()

# 查看数据集的形状 iris_df.shape

# 查看每个特征的统计信息 iris_df.describe() ```

3. 数据可视化

我们可以使用matplotlib和seaborn库来可视化数据集。首先，我们可以使用seaborn库的pairplot函数来查看每个特征之间的关系：

```python import seaborn as sns sns.pairplot(iris_df, hue='target') ```

然后，我们可以使用matplotlib库来创建一个直方图来查看每个特征的分布情况：

```python import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(iris_df['sepal length (cm)'], bins=20) plt.xlabel('Sepal Length (cm)') plt.ylabel('Frequency') plt.show() ```

4. 数据分析

在这个案例中，我们将使用scikit-learn库中的KMeans算法来对数据进行聚类。首先，我们需要将数据集中的特征进行标准化：

```python from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() iris_scaled = scaler.fit_transform(iris.data) ```

然后，我们可以使用KMeans算法来对数据进行聚类：

```python from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42) kmeans.fit(iris_scaled) ```

最后，我们可以将聚类结果可视化：

```python plt.scatter(iris_scaled[:, 0], iris_scaled[:, 1], c=kmeans.labels_) plt.xlabel('Sepal Length (cm)') plt.ylabel('Sepal Width (cm)') plt.show() ```

这个案例只是一个简单的示例，但它展示了如何使用Python进行数据分析。在实际应用中，数据分析的过程可能会更复杂，但这个案例可以作为一个良好的起点。

四、不断学习和更新

Python数据分析是一个不断更新和发展的领域，我们需要不断学习和更新自己的知识和技能。可以通过阅读相关书籍、博客和论文等来获取最新的数据分析技术和方法。

总之，学习Python数据分析需要有一定的基础知识，掌握相关的库和工具，不断地实践和更新自己的知识和技能。只有这样，才能更好地应对复杂的数据分析问题。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「泪尽痕」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_65966384/article/details/131054458

在学习Python数据分析这门课后，你将能够应用所学知识进行数据分析和挖掘，为实际问题提供解决方案，并能够使用Python进行数据可视化和机器学习。

首先，学习Python数据分析可以让人了解到数据分析的基本概念和方法。数据分析是一种通过收集、清理、处理和分析数据，从而获得有价值的信息和洞见的技术。Python是一种流行的编程语言，具有丰富的数据分析库和工具，可以帮助人们更高效地进行数据分析。在学习Python数据分析的过程中，学生可以学习到数据分析的基本流程和方法，包括数据收集、数据清理、数据处理、数据分析和数据可视化等方面的知识。

其次，学习Python数据分析可以让人学会使用Python的数据分析库和工具。Python具有丰富的数据分析库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等，这些工具可以帮助人们更高效地进行数据分析和可视化。在学习Python数据分析的过程中，学生可以学习到这些工具的使用方法和技巧，从而更加熟练地使用Python进行数据分析。

再次，学习Python数据分析可以让人掌握数据分析的实践能力。数据分析是一种实践性很强的技术，只有通过实践才能真正掌握。在学习Python数据分析的过程中，学生需要完成各种数据分析任务和项目，从而锻炼自己的数据分析实践能力。这些任务和项目可以帮助学生更好地理解数据分析的实际应用场景和问题，从而更好地掌握数据分析的实践能力。

最后，学习Python数据分析可以让人提升自己的职业竞争力。数据分析是当前比较热门的职业之一，很多企业和机构都需要数据分析师来帮助他们进行数据分析和决策。学习Python数据分析可以让人掌握数据分析的基本技能和实践能力，从而更好地适应职场需求，提升自己的职业竞争力。

综上所述，学习Python数据分析是一项非常有价值的技能和能力，可以帮助人们更好地理解数据分析的基本概念和方法，掌握Python的数据分析库和工具，锻炼自己的数据分析实践能力，提升自己的职业竞争力。如果你对数据分析感兴趣，或者想要提升自己的职业竞争力，那么学习Python数据分析是一个不错的选择。