Python数据分析主要步骤及常用库介绍

目的意义

• 用户行为分析：优化业务，提升用户体验
• 业务数据分析：提前规避风险，识别机会
• 合理利用数据分析技术，还能为公司内部提高投入产出比（RIO）

实施过程

数据分析遵循如下主要过程

数据采集数据挖掘数据可视化

1. 数据采集

• 数据采集可以基于公司积累的数据，也可以基于公开数据
• 通常会采⽤两者结合⽅式，让数据类别更丰富

见  机器学习的之数据学习算法

2. 数据挖掘

• 数据（业务逻辑）理解
• 数据准备
• 建⽴模型
• 数据清洗
• 数据存储
• 模型评估

见  机器学习的任务流程之流程详解

3. 数据可视化

• 建⽴各类图表
• 按不同的维度展示图表

常用库

数据分析的每个过程均有 Python 库⽀持，可以通过 Python实现数据分析的全部技术栈

• 数据采集：Requests
• 数据挖掘：BeautifulSoup、pandas、Scikit-learn
• 数据可视化：matplotlib、Seaborn

Requests

Requests 是一个 Python 的 HTTP 客户端库, 支持的 HTTP 特性：

• 保持活动和连接池
• 国际域名和 URL
• Cookie 持久性会话
• 浏览器式 SSL 验证
• 自动内容解码
• 基本 / 摘要身份验证
• 优雅的键 / 值 Cookie
• 自动减压
• Unicode 响应机构
• HTTP（S）代理支持
• 分段文件上传
• 流下载
• 连接超时
• 分块请求
• .netrc 支持
• 线程安全

Pandas

Pandas（Python 数据分析）是数据科学生命周期中的必备工具，它是数据科学中最流行和使用最广泛的 Python 库之一。在 GitHub 上有大约 17,00 条评论和一个由 1,200 名贡献者组成的活跃社区，它被大量用于数据分析和数据清理。Pandas 提供快速、灵活的数据结构，旨在帮助用户轻松直观地处理结构化数据。

应用场景如下：

• 通用数据整理和数据清洗
• 用于数据转换和数据存储的 ETL（提取、转换、加载）作业，因为它非常支持将 CSV 文件加载到其数据帧格式中

Scikit-learn

它是一个机器学习库，提供了几乎所有的机器学习算法，它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。

应用场景如下：

• 聚类
• 分类
• 回归
• 型号选择
• 降维

BeautifulSoup

BeautifulSoup是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.BeautifulSoup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。BeautifulSoup以网络爬取和数据抓取而闻名。

用户可以在没有适当的 CSV 或 API 的情况下收集某些网站上可用的数据，BeautifulSoup 可以帮助他们抓取这些数据并将其排列成所需的格式。

Matplotlib

Matplotlib 是 Python 中最受欢迎的数据可视化软件包之一，支持跨平台运行，它是 Python 常用的 2D 绘图库，同时它也提供了一部分 3D 绘图接口。Matplotlib 通常与 NumPy、Pandas 一起使用，是数据分析中不可或缺的重要工具之一，可视化效果绝佳，它还提供了一个面向对象的 API，可用于将这些绘图嵌入到应用程序中。

应用场景如下：

• 数据可视化，帮助用户获得数据洞察力
• 变量的相关性分析
• 使用散点图进行异常值检测

seaborn

seaborn是python中的一个可视化库，是对matplotlib进行二次封装而成，既然是基于matplotlib，所以seaborn的很多图表接口和参数设置与其很是接近。相比matplotlib而言，个人认为seaborn的几个鲜明特点如下：

• 绘图接口更为集成，可通过少量参数设置实现大量封装绘图
• 多数图表具有统计学含义，例如分布、关系、统计、回归等
• 对Pandas和Numpy数据类型支持非常友好
• 风格设置更为多样，例如风格、绘图环境和颜色配置等

正是由于seaborn的这些特点，在进行EDA（Exploratory Data Analysis， 探索性数据分析）过程中，seaborn往往更为高效。然而也需指出，seaborn与matplotlib的关系是互为补充而非替代, 多数场合中seaborn是绘图首选，而在某些特定场景下则仍需用matplotlib进行更为细致的个性化定制。