Python数据分析入门篇

认识数据分析

1、数据分析的概念

广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘（详见下图）
狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。
数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。

2、典型的数据分析的流程

1. 需求分析：数据分析中的需求分析也是数据分析环节的第一步和最重要的步骤之一，决定了后续的分析的方向、方法。正如上图中显示的那样，往往会由业务部分、财务部分、生产部门给出所需要的功能，也就是甲方，给出需求。
2. 数据获取：数据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。数据获取通常由已给出的历史数据、实时数据，以及未给出的数据，要用网络爬虫的方法来进行获取。
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，数据变换和数据标准化，数据变换后使得整体数据变为干净整齐，可以直接用于分析建模这一过程的总称。
4. 分析与建模：分析与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和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与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。
6. 部署：部署是指将通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。

3、了解数据分析应用场景

1. 客户分析
   主要是客户的基本数据信息进行商业行为分析，首先界定目标客户，根据客户的需求，目标客户的性质，所处行业的特征以及客户的经济状况等基本信息使用统计分析方法和预测验证法，分析目标客户，提高销售效率。
   其次了解客户的采购过程，根据客户采购类型、采购性质进行分类分析制定不同的营销策略。
   最后还可以根据已有的客户特征，进行客户特征分析、客户忠诚分析、客户注意力分析、客户营销分析和客户收益分析。
   
2. 营销分析：
   主要包含了产品分析，价格分析，渠道分析，广告与促销分析这四类分析。
   产品分析主要是竞争产品分析，通过对竞争产品的分析制定自身产品策略。
   价格分析又可以分为成本分析和售价分析，成本分析的目的是降低不必要成本，售价分析的目的是制定符合市场的价格。
   渠道分析目的是指对产品的销售渠道进行分析，确定最优的渠道配比。
   广告与促销分析则能够结合客户分析，实现销量的提升，利润的增加。
   
3. 社交媒体分析
   以不同社交媒体渠道生成的内容为基础，实现不同社交媒体的用户分析，访问分析，互动分析等。同时，还能为情感和舆情监督提供丰富的资料。
   用户分析主要根据用户注册信息，登录平台的时间点和平时发表的内容等用户数据，分析用户个人画像和行为特征。
   访问分析则是通过用户平时访问的内容，分析用户的兴趣爱好，进而分析潜在的商业价值。
   互动分析根据互相关注对象的行为预测该对象未来的某些行为特征。
   正如下图中显示的那样，我可以根据用户分析、访问分析以及互动分析，可以挖掘潜在的特点，比如用户的兴趣以及一些特定的标签：美女、旅游、数码、体育等
   
4. 网络安全
   新型的病毒防御系统可使用数据分析技术，建立潜在攻击识别分析模型，监测大量网络活动数据和相应的访问行为，识别可能进行入侵的可疑模式，做到未雨绸缪。
   
5. 设备管理
   通过物联网技术能够收集和分析设备上的数据流，包括连续用电、零部件温度、环境湿度和污染物颗粒等无数潜在特征，建立设备管理模型，从而预测设备故障，合理安排预防性的维护，以确保设备正常作业，降低因设备故障带来的安全风险。
   
6. 交通物流分析
   物流是物品从供应地向接收地的实体流动。通过业务系统和GPS定位系统获得数据，对于客户使用数据构建交通状况预测分析模型，有效预测实时路况、物流状况、车流量、客流量和货物吞吐量，进而提前补货，制定库存管理策略。
   
7. 欺诈行为检测
   身份信息泄露盗用事件逐年增长，随之而来的是欺诈行为和交易的增多。公安机关，各大金融机构，电信部门可利用用户基本信息，用户交易信息，用户通话短信信息等数据，识别可能发生的潜在欺诈交易，做到提前预防未雨绸缪。
   

为什么要用Python进行数据分析？

目前主流的数据分析语言有R、Python、MATLAB三种程序语言，我们从语言学习难易程度、使用场景、第三方支持库、流行领域、以及软件成本这几个方面来考虑。Python相比于其R、MATLAB语言而言，应用更广泛一点，成为了数据科学、机器学习、学界和工业界软件开发最重要的语言之一。同时随着第三方库的不断改进，使其成为数据分析任务的一个优选方案。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言构建以数据为中心的应用。

Python 数据分析主要包含以下 5 个方面优势
1、语法简单精练。对于初学者来说，比起其他编程语言，Python更容易上手。
2、有很强大的库。可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
3、功能强大。Python是一个混合体，丰富的工具集使它介于传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。
4、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，会给企业带来非常显著的组织效益，并降低企业的运营成本。
5、Python是一门胶水语言。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。

数据分析常用的Python库

Numpy

是Python科学计算的基础包，都是基于Numpy构建其他的库，
主要功能：

• 快速高效的多维数组对象ndarray。
• 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。 用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具。
• 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成的功能 C、C++、Fortran 代码集成到 Python 的工具。成熟的API，
• 用于Python插件和原生C、C++、Fortran代码访问NumPy的数据结构和计算工具。
• 除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。

Pandas

数据分析核心库，提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数
主要功能：

• 提供了一系列能够快速、便捷地处理结构化数据的数据结构和函数。
• 高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。
• 复杂精细的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切块、聚合及选取数据子集等操作。
• 有标签轴的数据结构，支持自动或清晰的数据对齐。这可以防止由于数据不对齐，或处理来源不同的索引不同的数据，所造成的错误。 集成时间序列功能。
• 相同的数据结构用于处理时间序列数据和非时间序列数据。 保存元数据的算术运算和压缩。 灵活处理缺失数据。
• 合并和其它流行数据库（例如基于SQL的数据库）的关系操作。

Matplotlib

绘制数据图表的 Python 库

• Python的2D绘图库，非常适合创建出版物上用的图表。
• 操作比较容易，只需几行代码即可生成直方图、功率谱图、条形图、错误图和散点图等图形。
• 提供了pylab的模块，其中包括了NumPy和pyplot中许多常用的函数，方便用户快速进行计算和绘图。
• 交互式的数据绘图环境，绘制的图表也是交互式的。

SciPy

专门解决科学计算中各种标准问题域的模块的集合
SciPy 主要包含了 8 个模块，不同的子模块有不同的应用，如插值、积分、优化、图像处理和特殊函数等。
scipy.integrate 数值积分例程和微分方程求解器
scipy.linalg 扩展了由 numpy.linalg 提供的线性代数例程和矩阵分解功能
scipy.optimize 函数优化器（最小化器）以及根查找算法
scipy.signal 信号处理工具
scipy.sparse 稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器
scipy.special SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数的 Fortran 库）的包装器
scipy.stats 检验连续和离散概率分布、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法
scipy.weave 利用内联 C++代码加速数组计算的工具

Scikit-learn

数据挖掘和数据分析工具

• 简单有效，可以供用户在各种环境下重复使用。
• 封装了一些常用的算法方法。
• 基本模块主要有数据预处理、模型选择、分类、聚类、数据降维和回归 6个，在数据量不大的情况下，scikit-learn可以解决大部分问题。

Python数据分析入门内容先给大家介绍这些，本人也是慢慢的开始学习相关内容，后续会持续更新自己学习记录，希望与大家相互交流，一起进步。

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