小編給大家分享一下python如何分析數(shù)據(jù)，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

python怎么分析數(shù)據(jù)？

在不同的場景下通常可以采用不同的數(shù)據(jù)分析方式，比如對于大部分職場人來說，Excel可以滿足大部分數(shù)據(jù)分析場景，當數(shù)據(jù)量比較大的時候可以通過學習數(shù)據(jù)庫知識來完成數(shù)據(jù)分析任務，對于更復雜的數(shù)據(jù)分析場景可以通過BI工具來完成數(shù)據(jù)分析。通過工具進行數(shù)據(jù)分析一方面比較便捷，另一方面也比較容易掌握。

但是針對于更加開放的數(shù)據(jù)分析場景時，就需要通過編程的方式來進行數(shù)據(jù)分析了，比如通過機器學習的方式進行數(shù)據(jù)分析，而Python語言在機器學習領域有廣泛的應用。采用機器學習的方式進行數(shù)據(jù)分析需要經(jīng)過五個步驟，分別是數(shù)據(jù)準備、算法設計、算法訓練、算法驗證和算法應用。

采用機器學習進行數(shù)據(jù)分析時，首先要了解一下常見的算法，比如knn、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等等，這些算法都是機器學習領域非常常見的算法，也具有比較廣泛的應用場景。當然，學習這些算法也需要具備一定的線性代數(shù)和概率論基礎。學習不同的算法最好結合相應的應用場景進行分析，有的場景也需要結合多個算法進行分析。另外，通過場景來學習算法的使用會盡快建立畫面感。

采用Python進行數(shù)據(jù)分析還需要掌握一系列庫的使用，包括Numpy（矩陣運算庫）、Scipy（統(tǒng)計運算庫）、Matplotlib（繪圖庫）、pandas（數(shù)據(jù)集操作）、Sympy（數(shù)值運算庫）等庫，這些庫在Python進行數(shù)據(jù)分析時有廣泛的應用。

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