Itisapplicabletoworkreport,lectureandteachingPython數據分析概述1熟悉Python數據分析的工具安裝Python的Anaconda發行版掌握JupyterNotebook常用功能目錄認識數據分析234廣義的數據分析包括狹義數據分析和數據挖掘。狹義的數據分析是指根據分析目的，采用對比分析、分組分析、交叉分析和回歸分析等分析方法，對收集來的數據進行處理與分析，提取有價值的信息，發揮數據的作用，得到一個特征統計量結果的過程。數據挖掘則是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，通過應用聚類、分類、回歸和關聯規則等技術，挖掘潛在價值的過程。數據分析的概念數據分析的流程典型的數據分析的流程需求分析：數據分析中的需求分析也是數據分析環節的第一步和最重要的步驟之一，決定了后續的分析的方向、方法。數據獲取：數據是數據分析工作的基礎，是指根據需求分析的結果提取，收集數據。數據預處理：數據預處理是指對數據進行數據合并，數據清洗，數據變換和數據標準化，數據變換后使得整體數據變為干凈整齊，可以直接用于分析建模這一過程的總稱。分析與建模：分析與建模是指通過對比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等分析方法和聚類、分類、關聯規則、智能推薦等模型與算法發現數據中的有價值信息，并得出結論的過程。模型評價與優化：模型評價是指對已經建立的一個或多個模型，根據其模型的類別，使用不同的指標評價其性能優劣的過程。部署：部署是指將通過了正式應用數據分析結果與結論應用至實際生產系統的過程。數據分析的流程典型的數據分析的流程主要是客戶的基本數據信息進行商業行為分析，首先界定目標客戶，根據客戶的需求，目標客戶的性質，所處行業的特征以及客戶的經濟狀況等基本信息使用統計分析方法和預測驗證法，分析目標客戶，提高銷售效率。其次了解客戶的采購過程，根據客戶采購類型、采購性質進行分類分析制定不同的營銷策略。最后還可以根據已有的客戶特征，進行客戶特征分析、客戶忠誠分析、客戶注意力分析、客戶營銷分析和客戶收益分析。了解數據分析應用場景1.客戶分析產品分析主要是競爭產品分析，通過對競爭產品的分析制定自身產品策略。價格分析又可以分為成本分析和售價分析，成本分析的目的是降低不必要成本，售價分析的目的是制定符合市場的價格。渠道分析目的是指對產品的銷售渠道進行分析，確定最優的渠道配比。廣告與促銷分析則能夠結合客戶分析，實現銷量的提升，利潤的增加。了解數據分析應用場景2.營銷分析：囊括了產品分析，價格分析，渠道分析，廣告與促銷分析這四類分析。以不同社交媒體渠道生成的內容為基礎，實現不同社交媒體的用戶分析，訪問分析，互動分析等。同時，還能為情感和輿情監督提供豐富的資料。用戶分析主要根據用戶注冊信息，登錄平臺的時間點和平時發表的內容等用戶數據，分析用戶個人畫像和行為特征。訪問分析則是通過用戶平時訪問的內容，分析用戶的興趣愛好，進而分析潛在的商業價值。互動分析根據互相關注對象的行為預測該對象未來的某些行為特征。了解數據分析應用場景3.社交媒體分析新型的病毒防御系統可使用數據分析技術，建立潛在攻擊識別分析模型，監測大量網絡活動數據和相應的訪問行為，識別可能進行入侵的可疑模式，做到未雨綢繆。了解數據分析應用場景4.網絡安全通過物聯網技術能夠收集和分析設備上的數據流，包括連續用電、零部件溫度、環境濕度和污染物顆粒等無數潛在特征，建立設備管理模型，從而預測設備故障，合理安排預防性的維護，以確保設備正常作業，降低因設備故障帶來的安全風險。了解數據分析應用場景5.設備管理

RPythonMATLAB語言學習難易程度入門難度低入門難度一般入門難度一般使用場景數據分析，數據挖掘，機器學習，數據可視化等。數據分析，機器學習，矩陣運算，科學數據可視化，數字圖像處理，web應用，網絡爬蟲，系統運維等。矩陣計算，數值分析，科學數據可視化，機器學習，符號計算，數字圖像處理，數字信號處理，仿真模擬等。第三方支持擁有大量的Packages，能夠調用C，C++，Fortran，Java等其他程序語言。擁有大量的第三方庫，能夠簡便地調用C，C++，Fortran，Java等其他程序語言。擁有大量專業的工具箱，在新版本中加入了對C，C++，Java的支持。流行領域工業界≈學術界工業界＞學術界工業界≤學術界軟件成本開源免費開源免費商業收費了解數據分析常用工具目前主流的數據分析語言有R，Python，MATLAB三種程序語言。物流是物品從供應地向接收地的實體流動。通過業務系統和GPS定位系統獲得數據，對于客戶使用數據構建交通狀況預測分析模型，有效預測實時路況、物流狀況、車流量、客流量和貨物吞吐量，進而提前補貨，制定庫存管理策略。了解數據分析應用場景6.交通物流分析身份信息泄露盜用事件逐年增長，隨之而來的是欺詐行為和交易的增多。公安機關，各大金融機構，電信部門可利用用戶基本信息，用戶交易信息，用戶通話短信信息等數據，識別可能發生的潛在欺詐交易，做到提前預防未雨綢繆。了解數據分析應用場景7.欺詐行為檢測安裝Python的Anaconda發行版掌握JupyterNotebook常用功能目錄341熟悉Python數據分析的工具認識數據分析2語法簡單精練。對于初學者來說，比起其他編程語言，Python更容易上手。有很強大的庫。可以只使用Python這一種語言去構建以數據為中心的應用程序。功能強大。Python是一個混合體，豐富的工具集使它介于傳統的腳本語言和系統語言之間。Python不僅具備所有腳本語言簡單和易用的特點，還提供了編譯語言所具有的高級軟件工程工具。不僅適用于研究和原型構建，同時也適用于構建生產系統。研究人員和工程技術人員使用同一種編程工具，會給企業帶來非常顯著的組織效益，并降低企業的運營成本。Python是一門膠水語言。Python程序能夠以多種方式輕易地與其他語言的組件“粘接”在一起。了解Python數據分析的優勢Python數據分析主要包含以下5個方面優勢是一個增強的Pythonshell，目的是提高編寫、測試、調試Python代碼的速度。主要用于交互式數據并行處理，是分布式計算的基礎架構。提供了一個類似于Mathematica的HTML筆記本，一個基于Qt框架的GUI控制臺，具有繪圖、多行編輯以及語法高亮顯示等功能。了解Python數據分析常用類庫1．IPython——科學計算標準工具集的組成部分快速高效的多維數組對象ndarray。對數組執行元素級的計算以及直接對數組執行數學運算的函數。讀寫硬盤上基于數組的數據集的工具。線性代數運算、傅里葉變換，以及隨機數生成的功能。將C、C++、Fortran代碼集成到Python的工具。了解Python數據分析常用類庫2．NumPy(NumericalPython)——

Python科學計算的基礎包SciPy主要包含了8個模塊，不同的子模塊有不同的應用，如插值、積分、優化、圖像處理和特殊函數等。egrate數值積分例程和微分方程求解器scipy.linalg擴展了由numpy.linalg提供的線性代數例程和矩陣分解功能scipy.optimize函數優化器（最小化器）以及根查找算法scipy.signal信號處理工具scipy.sparse稀疏矩陣和稀疏線性系統求解器scipy.specialSPECFUN（這是一個實現了許多常用數學函數的Fortran庫）的包裝器scipy.stats檢驗連續和離散概率分布、各種統計檢驗方法，以及更好的描述統計法scipy.weave利用內聯C++代碼加速數組計算的工具了解Python數據分析常用類庫3．SciPy——專門解決科學計算中各種標準問題域的模塊的集合提供了一系列能夠快速、便捷地處理結構化數據的數據結構和函數。高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型數據庫（如SQL）靈活的數據處理功能。復雜精細的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合及選取數據子集等操作。了解Python數據分析常用類庫4．Pandas——數據分析核心庫Python的2D繪圖庫，非常適合創建出版物上用的圖表。操作比較容易，只需幾行代碼即可生成直方圖、功率譜圖、條形圖、錯誤圖和散點圖等圖形。提供了pylab的模塊，其中包括了NumPy和pyplot中許多常用的函數，方便用戶快速進行計算和繪圖。交互式的數據繪圖環境，繪制的圖表也是交互式的。了解Python數據分析常用類庫5．Matplotlib——繪制數據圖表的Python庫簡單有效，可以供用戶在各種環境下重復使用。封裝了一些常用的算法方法。基本模塊主要有數據預處理、模型選擇、分類、聚類、數據降維和回歸6個，在數據量不大的情況下，scikit-learn可以解決大部分問題。了解Python數據分析常用類庫6．scikit-learn——數據挖掘和數據分析工具提供高級的代碼編輯、交互測試和調試等特性。包含數值計算環境。可用于將調試控制臺直接集成到圖形用戶界面的布局中。模仿MATLAB的“工作空間”，可以很方便地觀察和修改數組的值。了解Python數據分析常用類庫7．Spyder——交互式Python語言開發環境掌握JupyterNotebook常用功能目錄41認識數據分析安裝Python的Anaconda發行版3熟悉Python數據分析的工具2預裝了大量常用Packages。完全開源和免費。額外的加速和優化是收費的，但對于學術用途，可以申請免費的License。對全平臺和幾乎所有Python版本支持。了解Python的Anaconda發行版Anaconda安裝包——“next”——“Iagree”——“AllUsers(requiresadminprivileges)”——選擇安裝路徑——“Install”——“finish”。在Windows系統上安裝Anaconda安裝流程目錄1認識數據分析熟悉Python數據分析的工具2安裝Python的Anaconda發行版3掌握JupyterNotebook常用功能4掌握JupyterNotebook的基本功能打開并新建一個Notebook打開JupyterNotebook“TextFile”為純文本型“Folder”為文件夾“Python3”表示Python運行腳本選擇”Python3”選項，進入Python腳本編輯界面，Notebook文檔由一系列單元（Cell）構成，主要有兩種形式的單元。掌握JupyterNotebook的基本功能JupyterNotebook的界面及其構成代碼單元。這里是讀者編寫代碼的地方。Markdown單元。在這里對文本進行編輯。編輯模式：用于編輯文本和代碼。掌握JupyterNotebook的基本功能編輯界面命令模式：用于執行鍵盤輸入的快捷命令。“Esc”鍵：進入命令模式“Y”鍵：切換到代碼單元“M”鍵：切換到Markdown單元“B”鍵：在本單元的下方增加一單元“H”鍵：查看所有快捷命令“Shift＋Enter”組合鍵：運行代碼掌握JupyterNotebook的基本功能快捷鍵Markdown是一種可以使用普通文本編輯器編寫的標記語言，通過簡單的標記語法，它可以使普通文本內容具有一定的格式。標題：標題是標明文章和作品等內容的簡短語句。一個“#”字符代表一級標題，以此類推。掌握JupyterNotebook的高級功能1．Markdown列表：列表是一種由數據項構成的有限序列，即按照一定的線性順序排列而成的數據項的集合。對于無序列表，使用星號、加號或者減號作為列表標記對于有序列表，則是使用數字“，”“（一個空格）”。掌握JupyterNotebook的高級功能1．Mar