Python數據分析基礎知識有哪些

本篇內容主要講解“Python數據分析基礎知識有哪些”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Python數據分析基礎知識有哪些”吧!

1、數據分析的定義

數據分析是指對大量有序或無序的數據進行信息的集中整合、運算提取、展示等操作，通過這些操作找出研究對象的內在規律。因此數據分析的目的就是揭示事物運動發展的規律，提高系統運行效率，優化系統作業流程，預測未來發展趨勢。

首先，要有一些數據，這些數據可能是過去的，可能是現在的，也可能是未來的，數據體量龐大，肉眼看不出什么規律。這時我們會利用一些手段與方法，對這些數據進行分析處理，并展示出來，然后得出一些結論，這些結論能幫助我們做出一些決策。比如，某寶網站有大量的商品數據，這些數據雜亂無章，數據分析人員對這些數據整理加工，通過一些相關的分析模型，挖掘出有潛力的產品，確定銷售策略，從而更好的去優化產品或者服務。 

2、數據分析的核心思路

為了實現數據分析的目的與意義，剛入門的朋友要了解并遵循數據分析的三大核心思路，這個也是學習數據分析的必備基礎知識。過去：對過去已經發生了的歷史數據而言，它已經發生不可再改變。但是，歷史數據依然很珍貴，通過對歷史數據的總結分析，我們可以找到一些相關的不足或可優化的地方，由此來建立模型，優化完善相關系統；現在：現在正在產生的數據對我們非常重要，通過當前數據我們可以及時的了解具體行情，對異常情況能夠及時處理，保證系統正常運行；未來：通過歷史數據分析建模，通過當前數據實時優化調節，從而預測出未來相關發展趨勢，然后提前做好準備。

3、數據分析的應用領域

數據分析應用的領域非常廣泛，下面我來舉幾個例子，讓大家有一個更直觀的感受。比如城市交通分析，統計2020年第二季度全國百城交通擁堵排名TOP 10，通過對城市交通數據分析，我們可以了解到哪些城市是交通更加通暢的，方便我們選擇宜居城市。還有房屋出租分析，通過對深圳市房屋出租情況處理，并可視化展示，讓我們可以清晰的看到深圳市房屋出租的分布情況。總的來說，數據分析早已滲透各行業各業，尤其是互聯網、電商和金融三大行業，在生產制造、生物醫療、交通物流、餐飲外賣、能源、城市管理、體育娛樂等領域也有比較多的應用。因此，我們的衣食住行，確確實實享受著數據分析帶來的便利！

4、數據分析開發流程

作為數據分析師，不管是完成臨時性的小任務，還是戰略性的大項目，在做數據分析時都要遵守數據分析開發流程。也許你未來不打算成為一名數據分析師，但是要想實現數據分析，掌握和熟悉數據分析開發流程也是很有必要的。

下面都是數據分析入門必備的基礎知識，大家可以好好記一下：

數據分析開發流程一般分為下面5個階段，主要包含：數據采集、數據處理、數據建模、數據分析、數據可視化。要想做數據分析，首先要有數據，因此第一步要做的是獲取數據，獲取數據的過程被稱為數據采集；獲取到的數據往往會有一些干擾數據在里面，因此一般需要對數據做相應的處理，即數據處理；不同的業務對數據的需求不同，數據處理完成后，會根據相關業務或戰略需求進行建模；模型建好后，會根據模型中要分析或計算的指標進行數據分析，得出目標分析結果；最后的分析結果不僅要數據分析師能看懂，更重要的是讓決策者看懂，因此要通過數據可視化進行數據展示。

到此，相信大家對“Python數據分析基礎知識有哪些”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！