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

1. Thử nghiệm A/b
2. Phân tích T20 World Cup 2022
3. Dòng thời gian Twitter trong phân tích thị trường chứng khoán
4. Phân tích thời gian trên màn hình
5. Phân tích thị trường chứng khoán
6. Phân tích doanh số iPhone
7. Phân tích giá kim cương
8. Phân tích Hiệu suất Virat Kohli
9. Phân tích dữ liệu đồng hồ thông minh
10. Phân tích tác động của Covid-19
11. Phân tích phạm vi tiếp cận trên Instagram
12. Phân tích IPL 2022
13. Ukraine Vs Nga. Phân tích tình cảm trên Twitter
14. Mẹo bồi bàn Phân tích và Dự đoán
15. Đánh giá Flipkart Phân tích tình cảm
16. Phân tích chuỗi thời gian
17. Đánh giá TikTok Phân tích tình cảm
18. Đánh giá Tinder Phân tích tình cảm
19. Phân tích tìm kiếm của Google
20. Phân tích chuyến đi Uber
21. Phân tích cuộc trò chuyện WhatsApp
22. Phân tích chất lượng nước
23. Phân tích tình cảm trò chơi mực
24. Phân tích tình cảm trên Twitter
25. Phân tích xếp hạng phim cho người mới bắt đầu
26. Phân tích tỷ phú toàn cầu
27. Phân tích thất nghiệp
28. Phân tích tình cảm trò chuyện WhatsApp
29. Phân tích vắc xin Covid-19
30. Phân tích ngân sách tài chính
31. Phân tích dịch vụ phát trực tuyến tốt nhất
32. Dự án khoa học dữ liệu về phân tích tỷ lệ sinh
33. Dự án khoa học dữ liệu về chuỗi thời gian
34. Dự án khoa học dữ liệu về diện tích và dân số
35. Đánh giá sản phẩm Amazon Phân tích tình cảm
36. Đánh giá khách sạn Phân tích tình cảm
37. Phân tích tình cảm của Cửa hàng Google Play
38. Phân tích phạm vi tiếp cận trên Instagram
39. Phân tích tình cảm đánh giá Amazon Alexa
40. Phân tích tình cảm thời gian thực
41. Phân tích tính cách khách hàng
42. Phân tích dữ liệu Netflix
43. Phân tích tâm lý đối với vắc-xin Covid-19
44. Phân tích đoàn hệ

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 Python
• Các bước để tìm hiểu phân tích dữ liệu với Python
  • Bước 1. Thiết lập môi trường Python
  • Bước 2. Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về Python
  • Bước 3. Hiểu hoạt động của các thư viện Python
  • Bước 4. Thực hành làm việc với bộ dữ liệu
• Những sai lầm cần tránh trong phân tích dữ liệu với Python
• Phần kết luận

điều kiện tiên quyết

• Kiến thức làm việc về Toán học và Thống kê
• Hiểu biết cơ bản về Cấu trúc dữ liệu
• Hiểu biết cơ bản về các kiểu dữ liệu
• Hiểu biết cơ bản về các khái niệm lập trình

Giới thiệu về Phân tích dữ liệu với Python

Phân 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 Hevo

Hevo 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

Hãy xem xét một số tính năng nổi bật của Hevo

• Chắc chắn. Hevo có kiến ​​trúc chịu lỗi đảm bảo rằng dữ liệu được xử lý một cách an toàn, nhất quán và không bị mất dữ liệu
• Quản lý lược đồ. Hevo loại bỏ nhiệm vụ quản lý lược đồ tẻ nhạt & tự động phát hiện lược đồ của dữ liệu đến và ánh xạ nó tới lược đồ đích
• học tập tối thiểu. Hevo, với giao diện người dùng tương tác và đơn giản, cực kỳ đơn giản đối với khách hàng mới để làm việc và thực hiện các thao tác
• Hevo được xây dựng để mở rộng quy mô. Khi số lượng nguồn và khối lượng dữ liệu của bạn tăng lên, Hevo sẽ mở rộng quy mô theo chiều ngang, xử lý hàng triệu bản ghi mỗi phút với rất ít độ trễ
• Tải dữ liệu gia tăng. Hevo cho phép truyền dữ liệu đã được sửa đổi theo thời gian thực. Điều này đảm bảo sử dụng hiệu quả băng thông ở cả hai đầu
• Hỗ trợ trực tuyến. Nhóm Hevo luôn sẵn sàng hỗ trợ đặc biệt cho khách hàng của mình thông qua trò chuyện, email và các cuộc gọi hỗ trợ
• Giám sát trực tiếp. Hevo cho phép bạn theo dõi luồng dữ liệu và kiểm tra xem dữ liệu của bạn đang ở đâu tại một thời điểm cụ thể

Các bước để tìm hiểu phân tích dữ liệu với Python

Phân 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 Python
• Bước 2. Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về Python
• Bước 3. Hiểu hoạt động của các thư viện Python
• Bước 4. Thực hành làm việc với bộ dữ liệu

Bước 1. Thiết lập môi trường Python

Điều 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 Python

Điều 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

• Triển khai cấu trúc dữ liệu
• Tìm hiểu các loại dữ liệu khác nhau
• Tạo chức năng
• Sử dụng vòng lặp
• Sử dụng câu lệnh có điều kiện
• Làm việc với Nhập khẩu

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 Python

Một 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

• gấu trúc. Đây là Thư viện Python quan trọng nhất khi nói đến Thao tác dữ liệu và Phân tích dữ liệu. Do sự hiện diện của các công cụ Thao tác dữ liệu và Cấu trúc dữ liệu cấp cao, nó rất lý tưởng cho việc Làm sạch dữ liệu và Thao tác dữ liệu, cả hai đều là nhiệm vụ cơ bản của bất kỳ Nhà phân tích dữ liệu nào. Nó hỗ trợ Cấu trúc dữ liệu được gọi là Khung dữ liệu đặc biệt tốt để lưu trữ dữ liệu ở định dạng bảng. Hơn nữa, Pandas cho phép bạn dọn dẹp dữ liệu lộn xộn của mình, điền vào bất kỳ loại giá trị còn thiếu nào và triển khai các khía cạnh khác của Tiền xử lý dữ liệu

• Nặng nề. Thư viện Python này cung cấp các công cụ tính toán mạnh mẽ có thể hợp lý hóa các Hoạt động toán học và thống kê của bạn khi bạn triển khai Phân tích dữ liệu bằng Python. Numpy là Thư viện Python cơ bản nhất. Pandas chỉ là một phần mở rộng của Numpy. Lý do chính cho sức mạnh tính toán khoa học nhanh chóng của Numpy là nó chứa Mảng đa chiều được tối ưu hóa đặc biệt cho công việc tính toán liên quan đến thuật toán Machine Learning

• Scikit-học. Đây là Thư viện Python mà bạn muốn sử dụng khi bạn muốn triển khai bất kỳ loại mô hình Machine Learning nào. Nếu bạn đang áp dụng Phân tích dữ liệu bằng Python, Scikit-learning có thể tự động hóa quy trình trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ một lượng lớn dữ liệu. Hơn nữa, nó cho phép bạn tạo các mô hình bằng thuật toán Machine Learning để dự đoán xu hướng và kết quả trong tương lai. Thư viện này cũng lý tưởng cho công việc Khai thác dữ liệu vì nó cung cấp cho bạn giao diện hiệu quả để làm việc với các mô hình Machine Learning khác nhau

• Matplotlib. Thư viện này bao gồm các tính năng cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu của mình bằng các biểu diễn dựa trên biểu đồ khác nhau. Matplotlib cung cấp cho bạn toàn quyền kiểm soát các biểu đồ này. Bạn có thể sửa đổi Màu sắc, Hình dạng, Trục, Kiểu, Độ dày, Phạm vi, v.v. cốt truyện trực quan của bạn

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 liệu

3 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

• Dọn dẹp dữ liệu. Nó liên quan đến việc tìm và sửa bất kỳ điểm không chính xác hoặc mơ hồ nào có trong dữ liệu được lưu trữ

• Tiền xử lý dữ liệu. Đó là quá trình sửa đổi dữ liệu thành các định dạng phù hợp hơn để thực hiện Phân tích dữ liệu bằng Python

• Thao tác dữ liệu. Đó là quá trình triển khai các mô hình Machine Learning trên dữ liệu để thu được kết quả mong muốn. Các tác vụ như Phân cụm, Phân loại, Hồi quy, v.v. nằm trong Thao tác dữ liệu như trong hình bên dưới

• Trực quan hóa dữ liệu. Kết quả thu được từ bất kỳ quy trình nào trong số 3 quy trình Phân tích dữ liệu bằng Python ở trên được thể hiện theo cách dễ hiểu hơn bằng cách sử dụng Trực quan hóa dữ liệu. Nó bao gồm Biểu đồ thanh, Biểu đồ hình tròn, Bản đồ nhiệt, v.v. như thể hiện trong hình dưới đây

Những sai lầm cần tránh trong phân tích dữ liệu với Python

Hầu hết những người mới bắt đầu thường mắc phải những lỗi sau khi học Data Analytics với Python

• Học Lý Thuyết Thừa. Hầu hết mọi người khi bắt đầu Phân tích dữ liệu bằng Python, có xu hướng tập trung nhiều hơn vào các khía cạnh lý thuyết của ngôn ngữ. Họ tập trung học lý thuyết về thuật toán Machine Learning hơn là đi trải nghiệm thực tế. Cách tiếp cận dựa trên lý thuyết này sẽ làm chậm quá trình học của bạn và có thể quá sức đối với một số người. Điều này có thể khiến bạn bỏ cuộc sớm trong quá trình chuẩn bị

• Học các thuật toán phức tạp ở giai đoạn đầu. Trong giai đoạn đầu, bạn không cần phải học các thuật toán Machine Learning phức tạp từ đầu. Những người mới bắt đầu thường có nhận thức rằng việc hoàn thiện sớm nhiều thuật toán phức tạp sẽ mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, cần tránh sai lầm này vì nó sẽ không cho phép bạn xây dựng nền tảng cơ bản vững chắc về Ngôn ngữ lập trình Python và thay vì thực hành nhiều thuật toán, điều quan trọng hơn là phải hiểu thuật toán nào nên được áp dụng trong hoàn cảnh nào.

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 luận

Bài 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

Phân 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?

Làm cách nào để thiết lập Python để phân tích dữ liệu?

7 bước phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu với Python có dễ không?