Python数据分析和可视化,提升Python和数据应用能力(可供下载)

2020-08-13 16:19:00 浏览数 (1)

我刚开始学习Python的时候,找了一本Python书籍,一边阅读,一遍抄写书中代码,并且对代码进行不同的“折腾”,充分地发挥自己的想象力,多问几个这段代码可以用来做什么,可以解决什么问题。

Python语言容易学习,前提是你要坚持学习和使用Python语言。当我看完一本Python书后,后续我就开始利用Python解决手头上数据工作的问题,比方说利用Python语言读取数据集,然后对数据做关键指标的统计分析或者类似Excel里面的透视表分析。为了理解数据分布,使用Python语言做数据可视化,借助图形做数据的理解,从而提升自己看数据和解读数据的能力

今天要给大家分享一本Python数据分析和可视化的书籍,这本书籍包括三个模块。

  1. 数据分析
  2. 预测性分析
  3. 可视化

通过阅读这本书籍,你可以熟悉Python语言知识,掌握Python做数据分析的方法和技巧,掌握Python做数据可视化的知识和技能,通过对数据的分析和可视化,可以让你更好地理解,认识手头上的数据,从而更有效地使用数据创造价值

1 什么是数据分析?

数据分析是一个把数据变换为知识的系统化过程

我们以黄金价格数据为例,数据分析如下图所示。

数据分析这个过程包括如下步骤:

  1. 数据需求
  2. 数据获取
  3. 数据处理
  4. 数据清洗
  5. 探索性数据分析
  6. 模型和算法
  7. 数据产品

每个步骤的具体关注点和内容,以及涉及到相关事项,大家可先行思考和回答,然后,阅读这本书里面的讲解,两者对比,进一步深化对数据分析的认知

2 什么是预测性分析?

预测性分析分析属于一类常用的数据分析,它是一种基于历史数据或者过去事实预测未来的艺术和科学。预测分析的一系列算法采用历史数据,设计和实现学习模型,从而可以预测未来谁会购买、谁有欺诈、撒谎或死亡等。

3 什么是数据可视化?

数据可视化是使用可视化的原则和技术讲数据故事。

数据可视化的目标是通过可视化方法和技术,把信息清晰、高效地传达给用户。有效的可视化有助于数据的分析和推理。数据可视化使复杂的数据更容易理解和可用。

数据可视化在设计和实现时,要遵循用户特定的分析目标和任务,例如对比分析或者相关分析等。

数据可视化既是一门艺术,也是一门科学,它就像解决一个数学问题。关于数据可视化更细致的内容和应用,请阅读书籍中第三个模块数据可视化。

Python编程一定是码出来的!

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