1樓：匿名使用者
該書是企業在資料探勘領域探索10餘年和高校資深講師聯合經驗總結之作。
全書以實踐和實用為宗旨，深度與廣度兼顧，實踐與理論並舉。
本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了資料探勘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得資料探勘專案經驗，同時快速領悟看似難懂的資料探勘理論。
python資料分析要學哪些東西
為什麼要使用python進行資料分析
2樓：創業者李孟
首先因為python可以輕鬆地整合c、c++、fortran**，一些底層用c寫的演算法封裝在python包裡後效能非常高效。並且python與ruby都有大量的web框架，因此用於**的建設，另一方面個人覺得因為python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以通過簡單的指令碼處理大量的資料。而組織內部統一使用的語言將大大提高工作效率。
2、為什麼用r做資料分析。
r的優勢在於有包羅永珍的統計函式可以呼叫，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢**）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外r語言具有強大的視覺化功能，一個散點圖箱線圖可以用一條程式搞定，相比excel更加簡單。
在使用環境方面，sas在企業、**及軍事機構使用較多，因其權威認證；spss、r大多用於科研機構，企業級應用方面已有大量的商業化r軟體，同時可結合（具體怎麼結合，尚未搞明白）hadoop進行資料探勘。
3樓：匿名使用者
因為方便，快，操作簡單。 python一般2個小時就能快速上手，開始寫自己的程式。 有很豐富的庫，已經實現了各種功能。
你只需要把你的資料用各種庫函式處理就能得到結果了。 實現同樣的功能，c/c++可能要幾十上百行，python一般在50行(甚至更少)以內就能做好。
python想要從事資料分析工作，都要學習哪些知識？
4樓：汽車專業大師
就目前來說python是人工智慧的最佳程式語言，想要從事資料分析的話需要學習以下知識：
1、熟練python語言基礎，掌握資料分析建模理論、熟悉資料分析建模過程；
2、熟練numpy、scipy和pandas資料分析工具的使用；特別是pandas和numpy，pandas是python中一種資料分析的包，而numpy是一個可以藉助python實現科學計算的包，可以計算和儲存大型矩陣。
3、熟練掌握資料視覺化工具，結合python學習統計學、結合excel學習sql，然後結合excel資料分析來學習numpy、pandas等以及資料視覺化。
5樓：
生成資料表。
常見的生成方法有兩種，第一種是匯入外部資料，第二種是直接寫入資料，python支援從多種型別的資料匯入。在開始使用python進行資料匯入前需要先匯入pandas庫，為了方便起見，我們也同時匯入numpy庫。**是最簡模式，裡面有很多可選引數設定，例如列名稱、索引列、資料格式等等。
檢查資料表。
python中使用shape函式來檢視資料表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函式檢視資料表的整體資訊，使用dtypes函式來返回資料格式。isnull是python中檢驗空值的函式，你可以對整個資料表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。
使用unique函式檢視唯一值，使用values函式用來檢視資料表中的數值。
資料表清洗。
python中處理空值的方法比較靈活，可以使用dropna函式用來刪除資料表中包含空值的資料，也可以使用fillna函式對空值進行填充。python中dtype是檢視資料格式的函式，與之對應的是astype函式，用來更改資料格式，rename是更改列名稱的函式，drop_duplicates函式刪除重複值，replace函式實現資料替換。
資料預處理。
資料預處理是對清洗完的資料進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括資料表的合併、排序、數值分列、資料分組及標記等工作。在python中可以使用merge函式對兩個資料表進行合併，合併的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函式和sort_index函式完成排序，使用where函式完成資料分組，使用split函式實現分列。
資料提取。主要是使用三個函式：loc、iloc和ix，其中loc函式按標籤值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。除了按標籤和位置提起資料以外，還可以按具體的條件進行資料，比如使用loc和isin兩個函式配合使用，按指定條件對資料進行提取。
python資料分析怎麼使用，都需要學習什麼技術？
python能做資料分析嗎？
6樓：甘肅優就業it培訓
首先因為python可以輕鬆地整合c、c++、fortran**，一些底層用c寫的演算法封裝在python包裡後效能非常高效。並且python與ruby都有大量的daoweb框架，因此用於**的建設，另一方面個人覺得因為python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以通過簡單的指令碼處理大量的資料。而組織內部統一使用的語言將大大提高工作效率。
python是一種物件導向、直譯式計算機程式設計語言，由guido van rossum於2023年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴充套件性等特點，python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程式語言近年來的流行趨勢，python受歡迎程度扶搖直上。
由於python擁有非常豐富的庫，使其在資料分析領域也有廣泛的應用。
建議您可以 你可以到我們官網進行**。
7樓：ok小小白
可以的啊，就業前景廣、行業發展好、薪資待遇高。
8樓：幽谷百合
python做資料分析再好不過了。
9樓：老男孩教育
python的語法簡單，**可讀性高，容易入門，有利於初學者學習；當我們進行資料處理的時候，我們希望將資料變得數值化，變成計算機可以運作的數字形式，我們可以直接使用一行列表推導式完成，十分簡單。
python在資料分析和互動、探索性計算以及資料視覺化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社群，讓python成為資料任務處理重要解決方案。在資料處理和分析方面，python擁有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等優秀的庫以及工具，尤其是pandas在處理資料方面有著絕對優勢。
python擁有強大的通用程式設計能力，有別於r語言，python不僅在資料分析方面能力強大，在爬蟲、web、自動化運維甚至於遊戲等領域都有非常不錯的作用，公司只需要使用一種技術就可以完成全部服務，有利於業務融合，也可以提高工作效率。
python是人工智慧首選的程式語言，在人工智慧時代，python成為最受歡迎的程式語言。得益於python簡潔、豐富的庫和社群，大部分深度學習框架都優先支援python語言。
10樓：大資料小庫
python，裡面有一個資料分析庫，叫pandas，就是專門為資料分析設計的。
當然，資料分析不只是對資料的清洗，還包括資料探勘，python也有資料探勘的工具 以sklearn 為代表。
出來薪資根據資料分析層次來定，15k到25k起的都有。
python都要學什麼？走資料分析的話合適嗎？
11樓：中公教育it優就業
python在資料分析領域是比較擅長的，學完可以走資料分析的方向的。
系統的學python，你需要學這些模組的內容：
1、python核心程式設計：python語言基礎、mysql、linux
2、全棧開發：web程式設計基礎、django框架、flask框架、tornado框架。
3、網路爬蟲：資料爬取、scrapy框架專案、分散式爬蟲框架4、人工智慧：資料分析、深度學習、機器學習等學完這些內容，可以從事的崗位有：
資料分析工程師、python開發工程師、爬蟲開發工程師、python運維自動化工程師、web全棧開發工程師、人工智慧工程師等。
希望能給你帶來參考。
12樓：小江的小李
蠻合適的呀 我就是走資料分析。
從基礎開始學吧 比較容易上手。
請問資料探勘和資料分析有本質的區別嗎
資料探勘和其他資料分析的區別 1.資料探勘和統計的區別 統計著重於驗證和測試假設，也就是說在你開始分析前你知道模式或模型是什麼 資料探勘則著眼於生成假設以及在沒有指導的情況下發現新模式。這也就是目前國內很多公司都有自己的統計分析平臺，比如關於erp crm 和業務的統計分析平臺，這些統計分析平臺都和...
在哪兒買python金融大資料分析
2012年的時候我們說r是學術界的主流，但是現在python正在慢慢取代r在學術界的地位。不知道是不是因為大資料時代的到來。python與r相比速度要快。python可以直接處理上g的資料 r不行，r分析資料時需要先通過資料庫把大資料轉化為小資料 通過groupby 才能交給r做分析，因此r不可能直...
大資料分析需要什麼樣的python能力呢
什麼是大資料？大資料就像它看起來那樣 有大量的資料。單獨而言，你能從單一的資料獲取的洞見窮其有限。但是結合複雜數學模型以及強大計算能力的tb級資料，卻能創造出人類無法制造的洞見。大資料分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。為什麼選擇python？python最大的優點就是簡單易用...