Python數據分析概述1Python數據分析的工具目錄認識數據分析2安裝Python的Anaconda發行版3JupyterNotebook常用功能4數據分析是指用適當的分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息并形成結論，對數據加以詳細研究和概括總結的過程。隨著計算機技術的全面發展，企業生產、收集、存儲和處理數據的能力大大提高，數據量與日俱增。而在現實生活中，需要將這些繁多、復雜的數據通過統計分析進行提煉，以此研究出數據的發展規律，進而幫助企業管理層做出決策，增強行業、社會穩步前行的信心，提升銳意創新、奮勇超越的不屈精神，為未來科學發展取得卓越建樹打下基礎。數據分析的概念廣義的數據分析包括狹義數據分析和數據挖掘。狹義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。數據分析的概念數據分析的流程

數據分析已經逐漸演化為一種解決問題的過程，甚至是一種方法論。雖然每個公司都會根據自身需求和目標創建最適合的數據分析流程，但是數據分析的核心步驟是一致的。需求分析一詞來源于產品設計，主要是指從用戶提出的需求出發，挖掘用戶內心的真實意圖，并轉化為產品需求的過程。產品設計的第一步就是需求分析，也是非常關鍵的一步，因為需求分析決定了產品方向。錯誤的需求分析可能導致產品在實現過程中走入錯誤方向，甚至對企業造成損失。數據分析中的需求分析是數據分析環節的第一步，也是非常重要的一步，決定了后續的分析方向和方法。數據分析中的需求分析的主要內容是根據業務、生產和財務等部門的需要，結合現有的數據情況，提出數據分析需求的整體分析方向、分析內容，最終和需求方達成一致意見。數據分析的流程1.需求分析數據獲取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。數據獲取主要有兩種方式：網絡數據與本地數據。網絡數據是指存儲在互聯網中的各類視頻、圖片、語音和文字等信息。本地數據則是指存儲在本地數據庫中的生產、營銷和財務等系統的數據。本地數據按照數據產生的時間又可以劃分為兩部分，分別是歷史數據與實時數據。歷史數據是指系統在運行過程中遺存下來的數據，其數據量隨系統運行時間的增加而增長；實時數據是指最近一個單位時間周期（月、周、日、小時等）內產生的數據。在數據分析過程中，具體使用哪種數據獲取方式，需要依據需求分析的結果而定。數據分析的流程2.數據獲取數據預處理是指對數據進行數據合并、數據清洗、數據標準化和數據變換等操作，并將數據用于分析建模的這一過程的總稱。其中，數據合并可以將多張互相關聯的表格合并為一張；數據清洗可以去除重復、缺失、異常、不一致的數據；數據標準化可以去除特征間的量綱差異；數據變換則可以通過離散化、啞變量處理等技術滿足后期分析與建模的數據要求。在數據分析的過程中，數據預處理的各個過程互相交叉，并沒有明確的先后順序。數據分析的流程3.數據預處理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，以及聚類模型、分類模型、關聯規則、智能推薦等模型與算法，發現數據中有價值的信息，并得出結論的過程。在數據分析過程中，具體使用哪種數據獲取方式，需要依據需求分析的結果而定。分析與建模的方法按照目標不同可以分為幾大類。如果分析目標是描述客戶行為模式的，那么可以采用描述型數據分析方法，同時還可以考慮關聯規則、序列規則和聚類模型等。如果分析目標是量化未來一段時間內某個事件發生概率的，那么可以使用兩大預測分析模型，即分類預測模型和回歸預測模型。在常見的分類預測模型中，目標特征通常為二元數據，如欺詐與否、流失與否、信用好壞等。在回歸預測模型中，目標特征通常為連續型數據，常見的有股票價格預測等。數據分析的流程4.分析與建模模型評價是指對于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模型性能優劣的過程。常用的聚類模型評價指標有ARI評價法（蘭德系數）、AMI評價法（互信息）、V-measure評分、FMI評價法和輪廓系數等。常用的分類模型評價指標有準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1值（F1Value）、ROC和AUC等。常用的回歸模型評價指標有平均絕對誤差、均方誤差、中值絕對誤差和可解釋方差值等。模型優化則是指模型性能在經過模型評價后已經達到了要求，但在實際生產環境應用過程中，發現模型的性能并不理想，繼而對模型進行重構與優化的過程。多數情況下，模型優化和分析與建模的過程基本一致。數據分析的流程5.模型評價與優化部署是指將數據分析結果與結論應用至實際生產系統的過程。根據需求的不同，部署階段可以是一份包含了現狀具體整改措施的數據分析報告，也可以是將模型部署在整個生產系統的解決方案。在多數項目中，數據分析師提供的是一份數據分析報告或一套解決方案，實際執行與部署的是需求方。數據分析的流程6.部署企業使用數據分析解決不同的問題，實際應用的數據分析場景主要分為客戶分析、營銷分析、社交媒體分析、網絡安全、設備管理、交通物流分析和欺詐行為檢測7類。客戶分析主要是根據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、所處行業的特征和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。根據已有的客戶特征進行客戶特征分析、客戶忠誠度分析、客戶注意力分析、客戶營銷分析和客戶收益分析。通過有效的客戶分析能夠掌握客戶的具體行為特征，將客戶細分，使得運營策略達到最優，提升企業整體效益等。數據分析應用場景1.客戶分析（CustomerAnalytics）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4類分析。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的成本；售價分析的目的是制定符合市場的價格。渠道分析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。數據分析應用場景2.營銷分析（MarketingAnalytics）社交媒體分析是以不同的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、訪問分析和互動分析等。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。社交媒體分析還能為情感和輿情監督提供豐富的資料。數據分析應用場景3.社交媒體分析（SocialMediaAnalytics）大規模網絡安全事件的發生，例如，2017年5月席卷全球的WannaCry病毒，讓企業意識到網絡攻擊發生時預先快速識別的重要性。傳統的網絡安全主要依靠靜態防御，處理病毒的主要流程是發現威脅、分析威脅和處理威脅，這種情況下，往往只在威脅發生以后系統才能做出反應。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。在2016年11月7日第十二屆全國人民代表大會中通過了《中華人民共和國網絡安全法》，進一步全面推進國家各方面工作法治化。同時個人也需學會識別和防范網絡風險，提高自身的網絡安全意識。數據分析應用場景4.網絡安全（MassiveCybersecurity）設備管理同樣是企業關注的重點。設備維修一般采用標準修理法、定期修理法和檢查后修理法等方法。在這兩種辦法中，標準修理法可能導致設備的過度維修，進而產生較高的修理費用。而檢查后修理法雖然解決了高成本的問題，但它需要繁瑣的準備工作，導致設備停機時間延長。目前企業能夠通過物聯網技術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多種潛在特征，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，以確保設備正常工作，降低因設備故障帶來的安全風險。數據分析應用場景5.設備管理（FacilityManagement）物流是物品從供應地向接收地的實體流動，是將運輸、儲存、裝卸搬運、包裝、流通加工、配送和信息處理等功能有機結合起來從而實現用戶要求的過程。用戶可以通過業務系統和GPS定位系統獲得數據，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。數據分析應用場景6.交通物流分析（TransportandLogisticsAnalytics）身份信息泄露及盜用事件逐年增長，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、用戶交易信息和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。以大型金融機構為例，通過分類模型分析方法對非法集資和洗錢的邏輯路徑進行分析，找到其行為特征。聚類模型分析方法可以分析相似價格的運動模式。例如，對股票進行聚類，可能發現關聯交易及內幕交易的可疑信息。關聯規則分析方法可以監控多個用戶的關聯交易行為，為發現跨賬號協同的金融詐騙行為提供依據。數據分析應用場景7.欺詐行為檢測（FraudDetection）1Python數據分析的工具目錄認識數據分析2安裝Python的Anaconda發行版3JupyterNotebook常用功能4目前主流的數據分析語言主要有Python、R、MATLAB這3種。其中，Python具有豐富和強大的庫，同時Python常被稱為膠水語言，能夠將使用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地連接在一起，是一門更易學、更嚴謹的程序設計語言。R語言通常用于統計分析、繪圖。R是屬于GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟件。MATLAB的作用是進行矩陣運算、繪制函數與數據、實現算法、創建用戶界面和連接其他編程語言的程序等，其主要應用于工程計算、控制設計、信號處理與通信、圖像處理、信號檢測、金融建模設計與分析等領域。數據分析常用工具Python、R、MATLAB這3種語言均可以進行數據分析。表1-1從語言學習難易程度、使用場景、第三方支持、流行領域和軟件成本5方面比較了Python、R、MATLAB這3種數據分析工具。數據分析常用工具PythonRMATLAB語言學習難易程度接口統一，學習曲線平緩接口眾多，學習曲線陡峭自由度大，學習曲線較為平緩使用場景數據分析、機器學習、矩陣運算、科學數據可視化、數字圖像處理等統計分析、機器學習、科學數據可視化等矩陣運算、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、數字信號處理等第三方支持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的包，能夠調用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。含有大量功能強大的庫。結合在編程方面的強大實力，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。從特性觀點來看，Python是一個混合體。豐富的工具集使Python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，而且提供了編譯語言所具有的高級軟件工程工具。研究、原型構建和構建生產系統。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。例如，Python的C語言API可以幫助Python程序靈活地調用C程序，這意味著用戶可以根據需要給Python程序添加功能或在其他環境系統中使用Python。Python數據分析的優勢1.NumPyNumPy是NumericalPython的簡稱，是一個Python科學計算的基礎包。NumPy主要提供了以下內容。快速高效的多維數組對象ndarray。對數組執行元素級計算和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、傅里葉變換和隨機數生成的功能。將C、C++、Fortran代碼集成到Python的工具。Python數據分析常用類庫使用Python進行數據分析時所用到的類庫主要有NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、seaborn、pyecharts、scikit-learn等。除了為Python提供快速的數組處理能力外，NumPy在數據分析方面還有另外一個主要作用，即作為算法之間傳遞數據的容器。對于數值型數據，使用NumPy數組存儲和處理數據要比使用內置的Python數據結構高效得多。此外，由低級語言（如C和Fortran）編寫的庫可以直接操作NumPy數組中數據，無須進行任何數據復制工作。Python數據分析常用類庫SciPy是基于Python的開源代碼，是一組專門解決科學計算中各種標準問題域的模塊的集合，特別是與NumPy、Matplotlib和pandas這些核心包一起使用時。SciPy主要包含了8個模塊，不同的模塊有不同的應用，如用于插值、積分、優化、處理圖像和特殊函數等。Python數據分析常用類庫2.SciPy模塊名稱簡介egrate數值積分和微分方程求解器scipy.linalg擴展了由numpy.linalg提供的線性代數求解和矩陣分解功能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（如伽馬函數）的Fortran庫］的包裝器scipy.stats檢驗連續和離散概率分布（如密度函數、采樣器、連續分布函數等）的函數與方法、各種統計檢驗的函數與方法，以及各類描述性統計的函數與方法pandas是Python的數據分析核心庫，最初被作為金融數據分析工具而開發出來。pandas為時間序列分析提供了很好的支持，它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。Python之所以成為強大而高效的數據分析環境與它息息相關。pandas兼具NumPy高性能的數組計算功能以及電子表格和關系型數據庫（如MySQL）靈活的數據處理功能。它提供了復雜精細的索引功能，以便完成重塑、切片與切塊、聚合和選取數據子集等操作。pandas將是本書中使用的主要工具。Python數據分析常用類庫3.pandasMatplotlib是較為流行的用于繪制數據圖表的Python庫，是Python的2D繪圖庫。Matplotlib最初由約翰·亨特（JohnD.Hunter，JDH）創建，目前由一個龐大的開發團隊維護。Matplotlib的操作比較容易，用戶只需用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。Matplotlib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。Matplotlib與IPython的結合，提供了一種非常好用的交互式數據繪圖環境。繪制的圖表也是交互式的，讀者可以利用繪圖窗口中工具欄中的相應工具放大圖表中的某個區域，或對整個圖表進行平移瀏覽。Python數據分析常用類庫4.Matplotlibseaborn是基于Matplotlib的圖形可視化Python庫，它提供了一種高度交互式界面，便于用戶能夠做出各種有吸引力的統計圖表。seaborn是在Matplotlib的基礎上進行了更高級的API封裝，使得作圖更加容易。seaborn不需要了解大量的底層代碼，即可使圖形變得精致。在大多數情況下，使用seaborn能做出很具有吸引力的圖，而使用Matplotlib能制作具有更多特色的圖。因此，可將seaborn視為Matplotlib的補充，而不是替代物。同時，seaborn能高度兼容NumPy與pandas數據結構以及scipy與statsmodels等統計模式，可以在很大程度上幫助用戶實現數據可視化。Python數據分析常用類庫5.seabornEcharts是一個由百度開源的數據可視化工具，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設計，得到了眾多開發者的認可。而Python是一門富有表達力的語言，很適合用于數據處理。pyecharts是Python與Echarts的結合。pyecharts可以展示動態交互圖，對于展示數據更方便，當鼠標懸停在圖上時，即可顯示數值、標簽等。pyecharts支持主流Notebook環境，如JupyterNotebook、JupyterLab等；可輕松集成至Flask、Django等主流Web框架；高度靈活的配置項，可輕松搭配出精美的圖表。pyecharts囊括了30多種常見圖表，如Bar（柱形圖/條形圖）、Boxplot（箱形圖）、Funnel（漏斗圖）、Gauge（儀表盤）、Graph（關系圖）、HeatMap（熱力圖）、Radar（雷達圖）、Sankey（桑基圖）、Scatter（散點圖）、WordCloud（詞云圖）等。Python數據分析常用類庫6.pyechartsscikit-learn是一個簡單有效的數據挖掘和數據分析工具，可以供用戶在各種環境下重復使用。scikit-learn建立在NumPy、SciPy和Matplotlib基礎之上，對一些常用的算法方法進行了封裝。目前，scikit-learn的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。對算法不精通的用戶在執行建模任務時，并不需要自行編寫所有的算法，只需要簡單地調用scikit-learn庫里的模塊即可。Python數據分析常用類庫7.scikit-learn1Python數據分析的工具目錄認識數據分析2安裝Python的Anaconda發行版3JupyterNotebook常用功能4Python擁有NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、seaborn、pyecharts和scikit-learn等功能齊全、接口統一的庫，能為數據分析工作提供極大的便利。庫的管理和版本問題，使得數據分析人員并不能夠專注于數據分析，而是將大量的時間花費在與環境配置相關的問題上。基于上述原因，Anaconda發行版應運而生。Anaconda發行版Python預裝了150個以上的常用Packages，囊括了數據分析常用的NumPy、SciPy、Matplotlib、seaborn、pyecharts、pandas、scikit-learn庫，使得數據分析人員能夠更加順暢、專注地使用Python解決數據分析相關問題。推薦數據分析初學者（尤其是Windows系統用戶）安裝此Python發行版。只需要到Anaconda官方網站下載適合自身的安裝包即可。Python的Anaconda發行版Python的Anaconda發行版主要有以下幾個特點。包含了眾多流行的科學、數學、工程和數據分析的Python庫。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。全平臺支持Linux、Windows、Mac；支持Python2.7、3.5、3.6、3.7、3.8、3.9、3.10、3.11等版本，可自由切換。Python的Anaconda發行版進入Anaconda官方網站，下載適合Windows系統的Anaconda安裝包（本書將使用Anaconda32024.02-1）。安裝Anaconda的具體步驟如下。雙擊已下載好的Anaconda安裝包，再單擊“Next”按鈕進入下一步。在Windows系統中安裝Anaconda單擊“IAgree”按鈕，同意上述協議并進入下一步。在Windows系統中安裝Anaconda選擇圖中“AllUsers(requiresadminprivileges)”單選按鈕，單擊“Next”進入下一步。在Windows系統中安裝Anaconda單擊“Browse”按鈕，選擇在指定的路徑安裝Anaconda，選擇完成后單擊“Next”按鈕，進入下一步。在Windows系統中安裝Anaconda3個復選框分別代表創建“開始”菜單快捷方式、將Anaconda3注冊為系統Python3.11、清除包緩存。全部勾選后，單擊“Install”按鈕，等待安裝結束。在Windows系統中安裝Anaconda完成安裝后單擊“Next”按鈕進入下一步。在Windows系統中安裝Anaconda完成安裝后單擊“Next”按鈕進入下一步。單擊“Finish”按鈕，即可完成安裝。在Windows系統中安裝Anaconda1Python數據分析的工具目錄認識數據分析2安裝Python的Anaconda發行版3JupyterNotebook常用功能4jupyterNotebook（此前被稱為IPythonNotebook）是一個交互式筆記本，支持運行40多種編程語言，其本質上是一個支持實時代碼、數學方程、可視化和Markdown的Web應用程序。對于數據分析，JupyterNotebook最大的優點是可以重現整個分析過程，并將說明文字、代碼、圖表、公式和結論都整合在一個文檔中。用戶可以通過電子郵件、Dropbox、GitHub和JupyterNotebookViewer將分析結果分享給其他人。Anaconda中除了內置了JupyterNotebook之外，還內置了Jupyterlab、Spyder等工具，讀者可根據自己的需求選擇合適的工具，本書將主要介紹JupyterNotebook的使用。JupyterNotebook常用功能

Anaconda安裝完成后，在系統環境變量中配置python.exe和Scripts。環境變量配置完成后，在Windows系統下的命令行指示符窗口中，即可啟動JupyterNotebook。JupyterNotebook的基本功能1.啟動JupyterNotebook打開JupyterNotebook以后會在系統默認的瀏覽器中出現右圖的界面。單擊右上方的“New”下拉按鈕，出現下拉列表。JupyterNotebook的基本功能2.新建一個Notebook

在“New”下拉列表中選擇需要創建的Notebook類型。其中，“Notebook”表示新建Notebook類型文件，“Terminal”表示打開終端，“Console”表示打開控制臺，“NewFile”表示新建純文本文件，“NewFolder”表示新建文件夾。選擇“Notebook”選項，進入Python腳本編輯界面。JupyterNotebook的基本功能JupyterNotebook中的Notebook文檔由一系列單元（Cell）構成，主要有以下兩種形式的單元，在JupyterNotebook中的形式。JupyterNotebook的基本功能3.JupyterNotebook的界面及其構成代碼單元。代碼單元是讀者編寫代碼的地方，通過按“Shift+Enter”組合鍵運行代碼，其結果顯示在本單元下方。代碼單元左邊有“In[]：”編號，方便使用者查看代碼的執行次序。Markdown單元。Markdown單元可對文本進行編輯，采用Markdown的語法規范，可以設置文本格式，插入鏈接、圖片甚至數學公式。同樣，按“Shift+Enter”組合鍵可運行Markdown單元，顯示格式化的文本。JupyterNotebook的基本功能JupyterNotebook編輯界面類似于Linux的VIM編輯器界面，在Notebook中也有兩種模式，其模式如下。編輯模式。用于編輯文本和代碼。選中單元并按“Enter”鍵進入編輯模式，此時單元顯示藍色邊框。命令模式。用于執行鍵盤輸入的快捷命令。通過按“Esc”鍵進入命令模式，此時單元顯示灰色邊框。JupyterNotebook的基本功能

如果要使用快捷鍵，那么首先按“Esc”鍵進入命令模式，然后按相應的鍵實現對文檔的操作。例如，切換到代碼單元按“Y”鍵，切換到Markdown單元按“M”鍵，在本單元的下方增加一單元按“B”鍵，查看所有快捷命令按“Ctrl+Shift+H”鍵。JupyterNotebook的基本功能在JupyterNotebook中，可以使用Markdown進行文本標記，以便用戶查看。同時JupyterNotebook還可以將Notebook導出形成HTML、PDF等多種格式。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，便可以使普通文本內容具有一定的格式。JupyterNotebook的Markdown單元功能較多，下面將從標題、列表、字體、表格和數學公式編輯5個方面進行介紹。JupyterNotebook的高級功能1.Markdown標題是標明文章和作品等內容的簡短語句。讀者寫報告或寫論文時，