Ví dụ mã phân tích dữ liệu Python
Từ việc đăng nhập vào tài khoản Facebook của bạn đến việc mua một chiếc iPhone mới, tất cả đều được sao lưu ở đâu đó. Ngày nay, chúng ta có rất nhiều dữ liệu được sử dụng ở mọi nơi, chẳng hạn như để giúp một doanh nghiệp hiểu nhu cầu của khách hàng hoặc để giúp một ứng dụng hẹn hò tìm được người phù hợp hoàn hảo với bạn. Vì vậy, khi chúng ta phân tích một lượng lớn dữ liệu để tìm mối quan hệ giữa các đặc điểm khác nhau, thì không gì khác hơn là phân tích dữ liệu. Trong bài viết này, tôi sẽ giới thiệu cho bạn một số dự án phân tích dữ liệu tốt nhất với Python mà bạn có thể thử khi mới bắt đầu Show
Vì vậy, đây là một số dự án phân tích dữ liệu tốt nhất với Python mà bạn có thể thử khi mới bắt đầu. Sau khi thực hiện các dự án này, nếu mục tiêu tiếp theo của bạn là bắt tay vào nghiên cứu khoa học dữ liệu và máy học, bạn có thể tìm thấy hơn 200 dự án tại đây. Hy vọng bạn thích bài viết này về các dự án phân tích dữ liệu với Python. Xin vui lòng đặt câu hỏi có giá trị của bạn trong phần ý kiến dưới đây Việc sản xuất và sử dụng dữ liệu đang gia tăng và tất cả các công ty bất kể quy mô hay doanh thu của họ, hiện đang phụ thuộc vào dữ liệu hơn bao giờ hết. Điều này đã dẫn đến sự gia tăng nhu cầu về Phân tích dữ liệu và rất nhiều chuyên gia bị thu hút vào lĩnh vực này. Những chuyên gia này chuyển sang các ngôn ngữ lập trình như R và Python để nâng cao kỹ năng Phân tích dữ liệu của họ, nhưng thường không làm được như vậy vì phương pháp học sai của họ Python là ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng và chứa nhiều thư viện và công cụ khác nhau có thể hợp lý hóa công việc Phân tích dữ liệu. Đây là lý do đằng sau sự phổ biến ngày càng tăng của nó giữa các Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu Bài viết này giới thiệu về Phân tích dữ liệu với Python và giải thích lý do tại sao Ngôn ngữ lập trình Python lại hiệu quả đối với lĩnh vực này. Sau đó, blog sẽ giải thích các bước mà bạn nên làm theo nếu muốn bắt đầu lại từ đầu và trở nên hiệu quả trong Phân tích dữ liệu bằng Python. Hơn nữa, nó sẽ thảo luận về những sai lầm phổ biến mà bạn phải tránh trong hành trình học tập này. Đọc để tìm hiểu thêm về Phân tích dữ liệu với Python Mục lục
điều kiện tiên quyết
Giới thiệu về Phân tích dữ liệu với PythonPhân tích dữ liệu liên quan đến việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và sử dụng Phân tích thống kê và Học máy trên dữ liệu đó để trích xuất những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu đó. Đây là một khái niệm phổ biến, đặc biệt là trong lĩnh vực thương mại vì nó cho phép các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dựa trên kết quả của Phân tích dữ liệu Ngày nay, Phân tích dữ liệu và Python là hai thuật ngữ không thể tách rời. Sự phổ biến mà Python đã chứng kiến trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu là do tính linh hoạt và chức năng to lớn của nó. Hơn nữa, để triển khai Phân tích dữ liệu với Python, bạn không cần phải học mọi thứ về ngôn ngữ lập trình. Vì bạn sẽ không thực hiện công việc phát triển, nên hiểu một số thư viện và chức năng do Python cung cấp là đủ Ngoài ra, bạn phải phát triển các kỹ năng Khoa học dữ liệu của mình, nếu không, học Python sẽ giống như có một công cụ mà không biết cách sử dụng nó. Do đó, bạn cần phát triển một số kỹ năng Thống kê và Trực quan hóa Dữ liệu và đạt được một mức độ kiến thức nhất định về lĩnh vực chủ đề sẽ được trích xuất và phân tích Đơn giản hóa phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng đường ống dữ liệu không mã của HevoHevo Data là Đường ống dữ liệu không mã cung cấp giải pháp được quản lý hoàn toàn để thiết lập tích hợp dữ liệu từ hơn 100 nguồn dữ liệu (bao gồm hơn 30 nguồn dữ liệu miễn phí) cho nhiều công cụ Business Intelligence, Kho dữ liệu hoặc đích tùy chọn. Nó sẽ tự động hóa luồng dữ liệu của bạn trong vài phút mà không cần viết bất kỳ dòng mã nào. Kiến trúc chịu lỗi của nó đảm bảo rằng dữ liệu của bạn được an toàn và nhất quán. Hevo cung cấp cho bạn một giải pháp thực sự hiệu quả và hoàn toàn tự động để quản lý dữ liệu theo thời gian thực và luôn có sẵn dữ liệu để phân tích Bắt đầu với Hevo miễn phíHãy xem xét một số tính năng nổi bật của Hevo
Các bước để tìm hiểu phân tích dữ liệu với PythonPhân tích dữ liệu có vẻ là một quy trình phức tạp đối với người mới bắt đầu, nhưng bạn có thể dễ dàng hiểu các khía cạnh quan trọng của việc triển khai Phân tích dữ liệu với Python bằng cách thực hiện theo các bước sau
Bước 1. Thiết lập môi trường PythonĐiều cần thiết cơ bản để làm việc trong Phân tích dữ liệu với Python là có một nền tảng nơi bạn có thể viết mã của mình và thực thi mã đó. Vì vậy, bước đầu tiên của bạn là thiết lập một môi trường thuận tiện để sử dụng và cho phép bạn làm việc với Python. Có nhiều nền tảng trực tuyến miễn phí có thể cung cấp cho bạn môi trường lập trình cần thiết, phổ biến nhất là Nền tảng Python Anaconda. Ứng dụng này sẽ đáp ứng hầu hết các nhu cầu của bạn vì nó chứa cùng với Ngôn ngữ lập trình Python cốt lõi, hầu hết các thư viện quan trọng của nó như Pandas, Numpy, Matplotlib, IPython, v.v. Bạn có thể tải xuống Gói Anaconda và cài đặt nó trên hệ thống của mình giống như bất kỳ ứng dụng nào khác. Gói này có nhiều chương trình tích hợp sẵn, một trong số đó là Jupyter Notebook. Nó sẽ hoạt động như một môi trường phát triển tốt để làm việc với Python và sẽ cho phép bạn biên dịch và chạy mã của mình một cách liền mạch. Jupyter Notebook sẽ mở trong trình duyệt của bạn và sẽ không yêu cầu bất kỳ kết nối internet nào để thực thi mã của bạn. Khi quá trình cài đặt này hoàn tất, môi trường của bạn đã sẵn sàng Để tìm hiểu thêm về việc cài đặt Gói Anaconda, hãy truy cập tại đây Bước 2. Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về PythonĐiều cần thiết là trước tiên bạn phải hiểu các khái niệm cơ bản của Python trước khi chuyển sang bất kỳ loại Phân tích dữ liệu nào với Python. Bạn không cần phải trở thành một chuyên gia về ngôn ngữ lập trình này, chỉ cần bao gồm các chủ đề quan trọng sau đây là đủ
Hơn nữa, bạn không cần đăng ký bất kỳ khóa học nào để học tất cả các khái niệm trên. Có nhiều tài nguyên như W3Schools, Tutorials Point, v.v. có sẵn miễn phí trên internet cung cấp các hướng dẫn chi tiết về các nguyên tắc cơ bản của Python dưới dạng video, ghi chú, v.v. Học các khái niệm này sẽ cung cấp cho bạn nền tảng cần thiết để bắt đầu Phân tích dữ liệu với Python Bước 3. Hiểu hoạt động của các thư viện PythonMột tính năng chính của Python là nó có nhiều thư viện có thể đơn giản hóa công việc của bạn ở mức độ lớn. Nếu bạn muốn thực hiện Phân tích dữ liệu bằng Python, thì bạn phải tự làm quen với một số Thư viện Python được sử dụng phổ biến. Các thư viện Python thiết yếu liên quan đến Khoa học dữ liệu là
4 Thư viện Python này là bắt buộc nếu bạn muốn làm việc trên Phân tích dữ liệu với Python. Khi bạn đã hiểu những điều này, bạn có thể thử và khám phá các thư viện quan trọng khác để nâng cao hơn nữa kiến thức về triển khai Phân tích dữ liệu với Python. Các thư viện này và nhiều thư viện khác được cài đặt sẵn trên Jupyter Notebook của bạn. Tuy nhiên, nếu không có thư viện nào, bạn có thể dễ dàng cài đặt nó bằng lệnh pip Để biết thêm thông tin về cách cài đặt Thư viện Python, hãy truy cập tại đây. Bước 4. Thực hành làm việc với bộ dữ liệu3 bước trên nhằm mục đích tìm hiểu các công cụ và kỹ thuật nhất định sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc Phân tích dữ liệu của bạn bằng Python. Bây giờ, đã đến lúc triển khai kiến thức này trên Bộ dữ liệu thực tế. Có đủ Bộ dữ liệu trong StatsModels Libray trong Python và bạn cũng có thể tải xuống thêm từ các nền tảng như Kaggle để thực hành thêm. Bằng cách áp dụng các thao tác Thống kê và Phân tích cơ bản trên các Bộ dữ liệu này, sự tự tin của bạn đối với Phân tích dữ liệu và Python sẽ tăng lên và bạn sẽ nhận ra những lĩnh vực mà mình cần cải thiện. Trên các Bộ dữ liệu này, bạn phải thực hành 4 loại quy trình sau
Những sai lầm cần tránh trong phân tích dữ liệu với PythonHầu hết những người mới bắt đầu thường mắc phải những lỗi sau khi học Data Analytics với Python
Thay vì rơi vào cái bẫy của những sai lầm này, hãy tập trung vào việc học theo tốc độ của riêng bạn. Ngoài ra, hãy tập trung vào việc triển khai thực tế Thư viện Python và các thuật toán Machine Learning đơn giản Phần kết luậnBài viết này thảo luận về quá trình học Phân tích dữ liệu với Python. Nó giải thích các bước khác nhau mà bạn nên làm theo để thành công trong nỗ lực triển khai Phân tích dữ liệu bằng Python. Hơn nữa, nó nhấn mạnh những sai lầm phổ biến mà bạn phải tránh khi bắt đầu quá trình học tập của mình. Mặc dù Phân tích dữ liệu là một lĩnh vực phức tạp, nhưng các chức năng và thư viện sẵn có trong Python có thể đơn giản hóa nó cho bạn. Tất cả những gì bạn cần làm là làm theo các bước được cung cấp trong bài viết này và thực hành càng nhiều càng tốt Ghé thăm trang web của chúng tôi để khám phá HevoPhân tích dữ liệu thường liên quan đến việc chuyển dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau sang Kho dữ liệu để phân tích thêm. Công việc này có thể gây mệt mỏi vì nó liên quan đến việc thiết lập một quy trình ETL sẽ đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn lực của bạn. Hevo Data giúp bạn chuyển trực tiếp dữ liệu từ nguồn bạn chọn sang Kho dữ liệu hoặc đích mong muốn theo cách hoàn toàn tự động và an toàn mà không phải viết mã hoặc xuất dữ liệu nhiều lần. Nó sẽ làm cho cuộc sống của bạn dễ dàng hơn và giúp cho việc Di chuyển dữ liệu trở nên dễ dàng, cho phép bạn tập trung vào công việc Phân tích dữ liệu của mình. Nó thân thiện với người dùng, đáng tin cậy và an toàn Bạn muốn đi Hevo cho một chuyến đi? . Hãy xem chi tiết về giá cả để hiểu rõ hơn về gói nào phù hợp với bạn nhất Làm thế nào Python có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu?Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Python là khả năng tạo và quản lý cấu trúc dữ liệu một cách nhanh chóng — Chẳng hạn, Pandas cung cấp một .
Làm cách nào để thiết lập Python để phân tích dữ liệu?Bước 1. Cài đặt Anaconda. . Bước 2. Bắt đầu Máy tính xách tay Jupyter. . Bước 3. Mở sổ ghi chép mới. . Bước 4. Thử tính toán. . Bước 5. Nhập thư viện khoa học dữ liệu. . Bước 6. Nhập tập dữ liệu của bạn. . Bước 7. Khám phá dữ liệu của bạn. . Bước 8. Làm sạch tập dữ liệu của bạn 7 bước phân tích dữ liệu là gì?Hướng dẫn từng bước về quy trình phân tích dữ liệu . Xác định câu hỏi Thu thập dữ liệu Làm sạch dữ liệu Phân tích dữ liệu Chia sẻ kết quả của bạn ôm thất bại Tóm lược Phân tích dữ liệu với Python có dễ không?Nhờ Python tập trung vào sự đơn giản và dễ đọc, nó có đường cong học tập dần dần và tương đối thấp. Tính dễ học này khiến Python trở thành một công cụ lý tưởng cho những người mới bắt đầu lập trình. Python cung cấp cho các lập trình viên lợi thế của việc sử dụng ít dòng mã hơn để hoàn thành các tác vụ so với nhu cầu khi sử dụng các ngôn ngữ cũ hơn |