Python数据分析 — 数据分析概念、重要性、流程和常用工具

前言：Hello大家好，我是小哥谈。Python数据分析是利用Python编程语言进行数据处理、转换、清洗、可视化和建模的过程。Python在数据科学领域非常流行，有许多强大的库和工具可供使用，例如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。这些库提供了丰富的功能和方法，使得处理和分析数据变得更加高效和方便。

     目录

1.什么是数据分析？

2.数据分析的重要性

3.数据分析的基本流程

4.数据分析的常用工具

1.什么是数据分析？

Python数据分析是利用Python编程语言进行数据处理、转换、清洗、可视化和建模的过程。Python在数据科学领域非常流行，有许多强大的库和工具可供使用，例如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。这些库提供了丰富的功能和方法，使得处理和分析数据变得更加高效和方便。总结就是，数据分析是利用数学、统计学理论相结合的科学统计分析方法，对 Excel 数据、数据库中的数据、收集的大量数据、网页抓取的数据进行分析，从中提取有价值的信息并形成结论进行展示的过程。

在Python数据分析中，常见的任务包括数据加载、数据清洗、数据探索、数据可视化和机器学习模型建立等。数据加载涉及从不同的数据源中读取数据，如CSV文件、Excel文件、数据库等。数据清洗主要是对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据格式转换等。数据探索主要是通过统计分析、可视化等手段来了解数据的特征和分布。数据可视化可以帮助我们更直观地理解数据，常用的图表包括折线图、柱状图、散点图和热力图等。机器学习模型建立是对数据进行建模和预测，常用的机器学习算法包括线性回归、决策树、随机森林和神经网络等。

数据分析的本质，是通过总结数据的规律，解决业务问题，以帮助在实际工作中的管理者做出判断和决策。Python数据分析的优势在于语法简洁、易学易用，并且有庞大的社区支持和丰富的资源库。无论是初学者还是专业数据科学家，都可以通过Python来进行数据分析和建模工作。

数据分析主要包括如下三个内容：

现状分析：分析已经发生了什么。

原因分析：分析为什么会出现这种现状。

预测分析：预测未来可能发生什么。

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2.数据分析的重要性

大数据、人工智能时代的到来，数据分析无处不在。数据分析帮助人们做出判断，以便采取适当的措施，发现机遇、创造新的商业价值，以及发现企业自身的问题和预测企业的未来。在实际工作中，无论从事哪种行业或不同岗位，从数据分析师、市场营销策划、销售运营、财务管理、客户服务、人力资源，到教育、金融等行业，数据分析都是基本功，它不单单是一个职位，而是职场必备技能，能够掌握这一项技能必然是职场的加分项。

数据分析如此重要，是因为数据的真实性，我们对真实数据的统计分析，就是对问题的思考和分析过程。在这个过程中，我们会发现问题，并寻找解决问题的方法。

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3.数据分析的基本流程

下面是数据分析的基本流程，如下图所示，其中数据分析的重要环节是明确目的，这也是做数据分析最有价值的部分。

（1）熟悉工具

掌握一款数据分析工具至关重要，它能够帮助你快速解决问题，从而提高工作效率。常用的数据分析工具有 Excel、SPSS、R 语言、Python 语言，而本节课介绍的是 Python 语言。

（2）明确目的

在数据分析方面，首先要花一些时间搞清楚为什么要做数据分析、分析什么、想要达到什么效果。例如，为了评估产品改版后的效果相比之前是否有所提升，或通过数据分析找到产品迭代的方向等。只有明确了分析目的，才能够找到适合的分析方法，才能够有效地进行数据处理、数据分析和预测等后续工作，最终得到结论并应用到实际中。

（3）获取数据

数据的来源有很多，像我们熟悉的 Excel 数据、数据库中的数据、网站数据以及公开的数据集等。那么，获取数据之前首先要知道需要什么时间段的数据，哪个表中的数据，以及如何获得，比如是下载、复制还是爬取等。

（4）数据处理

数据处理是从大量、杂乱无章、难以理解、缺失的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。数据处理主要包括数据规约、数据清洗、数据加工等方法，具体流程如下图所示。

下面分别进行介绍：

数据规约：在接近或保持原始数据完整性的同时将数据集规模减小，以提高数据处理的速度。例如，一个 Excel 表中包含近三年的几十万条数据，由于只分析近一年的数据，所以要一年的数据即可，这样做的目的就是为了减小数据规模，提高数据处理速度。

数据清洗：在获取到原始数据后，可能其中的很多数据都不符合数据分析的要求，那么就需要按照如下步骤进行处理：

• 数据探索分析：分析数据的规律，通过一定的方法统计数据，通过统计结果判断数据是否存在缺失、异常等情况。例如，通过最小值判断数量、金额是否包含缺失数据，如果最小值为0，那么这部分数据就是缺失数据，以及通过判断数据是否存在空值来判断数据是否缺失。
• 重复数据处理：对于重复的数据删除即可。
• 缺失数据处理：对于缺失的数据，如果比例高于30%，则可以选择放弃这个指标，删除即可；如果低于 30%，则可以将这部分的缺失数据进行填充，以 0 或均值填充。
• 常数据处理：异常数据需要对具体业务进行具体分析和处理，对于不符合常理的数据可进行删除。例如，性别男或女，如果数据中存在其他值，以及年龄超出了正常年龄范围，那么这些都属于异常数据。

数据加工包括数据抽取、数据计算、数据分组和数据转换：

• 数据抽取：指选取数据中的部分内容。
• 数据计算：进行各种算术和逻辑运算，以便得到进一步的信息。
• 数据分组：按照有关信息进行有效的分组。
• 数据转换：指数据标准化处理，以适应数据分析算法的需要，常用的有 z-score 标准化、“最小、最大标准化”和“按小数定标标准化”等。经过上述标准化处理后，数据中的各个指标值将会处在同一个数量级别上，以便更好地对数据进行综合测评和分析。

 （5）数据分析

在数据分析过程中，选择适合的分析方法和工具很重要，所选择的分析方法应兼具准确性、可操作性、可理解性和可应用性。但对于业务人员（如产品经理或运营）来说，在数据分析中最重要的是数据分析思维。

（6）验证结果

通过数据分析会得到一些结果，但是这些结果只是数据的主观结果的体现，有些时候不一定完全准确，所以必须要进行验证。例如，数据分析结果显示某产品点击率非常高，但实际下载量平平，对于这种情况先不要轻易定论这个产品受欢迎，而需要进一步验证，找到真正影响点击率的原因，这样才能更好地决策。

（7） 结果呈现

现如今，企业越来越重视数据分析为业务决策带来的有效应用，而可视化则是数据分析结果呈现的重要步骤。可视化是以图表方式呈现数据分析结果的，这样的结果会更清晰、直观，容易理解。

（8）数据应用

数据分析的结果并不仅仅是把数据呈现出来，更应该关注的是通过分析这些数据之后可以做什么？如何将数据分析结果应用到实际业务当中才是学习它的重点。数据分析结果的应用是数据产生实际价值的直接体现，而这个过程需要具有数据沟通能力、业务推动能力和项目工作能力。如果得到了数据分析结果后并不知道做什么，那么这个数据分析就是失败的。

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4.数据分析的常用工具

选择合适的数据分析工具尤为重要，下面介绍两种常用的数据分析工具――Excel 工具和 Python 语言。

（1）Excel 工具

Excel 具备多种强大功能，例如创建表格、数据透视表和 VBA 等，Excel 的系统如此庞大，确保了大家可以根据自己的需求分析数据。但是在当今的大数据、人工智能时代，在数据量很大的情况下 Excel 已经无法胜任，不仅处理起来很麻烦，而且处理速度也会变慢。而从数据分析的层面，Excel 也只是停留在描述性分析的阶段，例如对比分析、趋势分析、结构分析等。

（2）Python 语言

虽然 Excel 已尽最大努力考虑到数据分析的大多数应用场景，但由于它是定制软件，很多东西都固化了，不能自由修改。而 Python 语言则非常的强大和灵活，可以编写代码来执行所需的任何操作，从专业和方便的角度来看，它比 Excel 更加强大。另外，Python 还可以实现 Excel 难以实现的应用场景，具体内容如下：

专业的统计分析

例如，正态分布、使用算法对聚类进行分类和回归分析等。这种分析就像使用数据做实验一样，它可以帮助我们回答以下问题。

例如，数据的分布是正态分布、三角分布还是其他类型的分布？离散情况如何？它是否在我们想要达到的统计可控范围内？不同参数对结果的影响是多少？

预测分析

例如，我们打算预测消费者的行为。比如，他会在我们的商店停留多长时间？他会花多少钱？还可以找出他的个人信用情况，并根据他的在线消费记录确定贷款金额。或者根据他在网页上的浏览历史来推送不同的商品。

综上所述，Python 作为数据分析工具的首选，具有以下优势：

• Python 语言简单易学、数据处理方便高效，对于初学者来说更加容易上手。
• Python 的第三方扩展库不断更新，可用范围越来越广。
• 在科学计算、数据分析、数学建模和数据挖掘方面占据越来越重要的地位。
• 可以和其他语言进行对接，兼容性稳定。

当然，如果您既学会 Excel 又掌握了 Python，那么绝对是职场的加分项。✅

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