为什么使用 Python 进行数据分析？

Python 作为一门动态编程语言，以简单易用的特性变得越来越流行，同时 Python 具有丰富活跃的生态环境，包含各种任务用途的软件。比如 Web 开发框架 Django、Flask，数据库访问处理 SQLAlchemy，爬虫框架 Scrapy, 数据分析 NumPy, Pandas 等软件包都基于 Python 开发。有了这些高质量软件包的支持，我们就可以完成各种各样的任务需求。

对于数据分析来说，也同样有各种各样的 Python 软件包，如：

• IPython - 易用的 Python 交互式终端；
• NumPy - 科学计算软件包，强大的矩阵处理能力；
• Pandas - 基于 NumPy, 更加强大方便易用的矩阵运算功能；
• Scikit-Learn - 包含了各种机器学习算法；
• Keras - 包含了各种神经网络算法，可以满足各种数据分类，聚类需求；
• Matplotlib - 强大的绘图软件包，可以绘制各种各样的图表；

除了以上软件包，还有其他大量用于数据分析的 Python 软件包，如果在数据分析过程中遇到一些任务需求，不妨搜索下有没有方便的软件包可以使用。

同时 Python 也是一门胶水语言，可以快速绑定到其他语言实现的数据分析框架上，这样由于 Python 动态语言的特性就可以快速实现相关模型。比如 TensorFlow 核心使用 C++ 开发，但是同时提供了 Python 绑定，这样就可以很方便的使用 Python 代码快速学习 TensorFlow 了。同理，当使用 Python 实现数据分析模型以后，如果发现模型中有些部分需要更高性能的编程语言进行实现时，也可以很方便的绑定替换。

正是因为以上原因，所以Python非常适合进行数据分析，这里分享一个【Python 数据分析入门与进阶】教程，如果你正在学习数据分析，不妨看看。

项目简介：

该教程从数据分析基础开始，一步步深入讲解。从 Python 的基础用法到数据分析的各种算法，并结合各种实例，讲解数据分析过程中的方方面面。

课程内容将分为以下四个部分：

• 第一部分：介绍了 Python 基本用法以及几个重要的数据分析包如 NumPy 和 Pandas。
• 第二部分：介绍了数据的准备过程，如数据清洗，异常值处理，可视化等。
• 第三部分：介绍了数据建模内容，如假设和检验，分类与预测，聚类分析等。
• 第四部分：各种数据分析实例，这些实将综合运用之前几节的各种内容，使用具体的算法如 KNN，K-means等解决实际问题。

实验列表：

教程总共4部分，每部分的详细列表如下；

第一部分 Python 入门

• 第一节：Python 基础；
• 挑战实验：编写一个能处理 json 文本的 Python 程序；
• 第二节：数据分析包 NumPy 和 Pandas 基础 —— 多维数组的创建、组合与分割；
• 挑战实验：使用 Pandas 处理 json 文本；

第二部分 数据分析准备

• 第三节：绘图与可视化 —— 基本绘图命令与图形概览、图形元素设定；
• 挑战实验: 根据 json 数据进行日期绘图；
• 第四节：了解数据 —— 数据加载、储存与文件格式；异常值的清理与缺失值处理; 数据特征分析；
• 挑战实验：处理 excel 数据；

第三部分 数据建模

• 第五节：分类与预测 —— 常用的分类与预测算法；
• 第六节：聚类分析 —— 常用的聚类分析算法；
• 挑战实验：聚类分析挑战；
• 第七节：时间序列分析 —— 时间序列基本处理、时间序列模型构建与结果解读；
• 挑战实验：时间序列分析挑战；

第四部分 数据分析实例

• 第八节：实验楼课程关联分析；
• 第九节：实验楼课程评论情感分析；
• 第十节：实验楼用户行为分析；

最后：

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训练营是实验楼推出的专注实战应用的、有老师指导的实验教程，一般课程选题来自优秀的开源技术或仿知名网站，非常适合已学基础技术却迷茫不知道如何运用的同学。