基于Python的数据分析概述

何健

辽宁科技大学 计算机与软件学院 :114051

摘要：Python是一个功能，多样性具有非常强大的数据分析能力的工具，Python可以通过创建独立的分析平台，对不同领域的问题进行分析。本文首先介绍了Python的数据分析技术，然后对Python第三方库的使用，从安装到矩阵运进行分析，最后对Python数据分析平台设计及应用从不同的方面展开论述，促进更好的了解Python的数据分析的过程与实际应用。

关键词：Python；数据分析；概述

引言

Python 是目前市场上高数据分析的最佳选择。 Python具有强大的数据分析能力。数据可导出、采集、整理、分析、导出、展示，避免开发程序变更。 Python具有数据挖掘和产品开发能力。在数据时代，Python 是使用数据分析从数据中提取价值的不错选择。数据可视化的目的是以清晰有效的方式向用户传达信息，并描述所选择的方法。强大的可视化帮助分析和优化数据和数据。这有利于复杂信息的使用、理解和使用。

1. Python数据分析技术

（一） Python语言

Python目前正在开发第三方应用的数据库和实用应用工具。自1990年代引入 Python 以来，由于其简短的编辑和丰富的课堂库，它已成为一种日益流行的脚本语言。 Python 拥有强大的数据分析能力，可以应用于很多领域，比如 Web 开发、图像编辑、统计和可视化呈现。Py-Thon 是目前最重要的编程语言之一，也是数据分析最好的编程技术。”

（二）数据分析过程

使用Python进行数据分析时，最重要的程序如下：第一，验证的必要性，在数据分析过程中首先要明确数据的使用要求，如财务数据分析、流程分析等。 ，估计潜在有用价值后，使用适当的数据分析方法。第二，数据收集。一旦明确了数据分析要求，就应该尽可能详细地收集目标数据。特别是，可以使用本地收集和索引方法。其中之一是收集测试用于Python编程，从互联网上合法下载相关数据以及满足大数据分析的数据收集要求的方法。第三，预处理数据预处理应在正式数据分析之前完成，特别是对目标数据进行组合、提炼、转换和标准化，以满足进一步建模分析的需要。这个过程可以提高数据的质量，从而提高数据分析的效率。第四，模型开发和优化。建模是数据分析的重要环节。特别是，可以通过创建组模型、绑定规则和智能算法来处理目标数据。建模完成后，应对性能进行评估和优化，以确保其适合实际的数据分析条件。第五，获得的结果。数据分析完成后，应以用户可以使用的可视化格式显示和打印结果。

2. Python 第三方库的使用

（一） Python 第三方库的安装

安装第三方 Python 库、安装管道、自定义安装和安装文件三种方式。安装第三方 Python 库最常用、最有效的方法是安装 beep 程序。本文只介绍如何安装哔声程序。 Pip 是一个内置的 Python 命令，必须从命令行执行。 beep-h 命令显示最常见的 beep 子命令。库安装命令的格式为：pip install <已安装库名>，例如安装Matplotib库可以使用pip install Matplotlib命令，打开Windows cmd.exe命令提示符，进入包含安装Python的文件夹文件夹并将脚本文件导入到脚本库中），beep命令默认从网络下载Matplotib库安装文件并自动安装到系统上。

2. 矩阵运

Numpy 和 Matplotlib 数学库概述 Numpy 是一个第三方库，用于处理具有相同元素的多维数组函数。Python 有许多图形包，而 Matplotib 是最受欢迎的包之一。 Matplotib 是一个提供数据设计功能的第三方库，其街道库主要用于加载多种数据显示格式的设计。 Matplotlib 库由一组有组织的和次要的对象组成，这些对象对于基本设计功能来说非常复杂。 Pyplot 模块具体化了执行功能所需的对象创建过程，并提供了更加用户友好的界面。

3. Python数据分析平台设计及应用

（一）核心技术及平台框架

在基于Python语言的数据分析平台设计过程中,首先要创建数据库，输入程序需要的数据，方便数据的加载和使用。同时，应开发优化的用户界面和可视化图像模型，使用户更容易发现和使用数据分析的结果。本平台开发过程中使用开源Python2.7完成部署任务。使用的主要库和基类单元有 Ipython、NumPy、Matplotib.os、Json.codes 等。其中，Open Source Python2.7 可以直接从网上和库下载。数据处理的目的是一份问卷，调查数据结果可以存储在数据库中，数据结果以照片、文档等形式显示。其中，问卷的主要数据类型被自动排序和存储。除了系统问卷信息外，系统还会自动录入研究课题的基本信息，评估问卷的有效性，并在数据处理过程中提供不正确的研究信息。通过显示数据的结果，可以将问卷数据和测试对象数据以易于阅读的图表形式建立适当的联系，为进一步的产品开发和改进奠定基础。

（二）主要功能模块设计

尤其是在数据分析平台中开发核心模块时，必须为用户提供用户友好的图形用户界面。主界面主要包括问卷、查询、数据分析和结果展示。数据库可使用基本接口功能进行更新，并可根据使用条款完成排序数据处理功能。由于平台数据分析结果主要是为了指导设计者，在进行数据分析后，还可以将设计元素与结果排序结合起来，例如产品特征、产品包装、产品展示等。销售产品时，销售时间和数据总量进行评估。 SQL用于创建数据库时，创建后可以多次使用，可以提高数据库的性能。数据库准备好后，根据评估结果显示的不同需求，自动创建数据表，数据结果显示停止调用显示模型。当用户与数据结果进行交互时，可以通过Query、Edit、Select、Select、Delete等功能获取必要的数据分析结果，然后保存到结果数据库中。此外，平台还具备打印数据库的功能，可以打印不同类型的报表，方便很多。

（三）应用效果

利用Python 数据分析结果功能的可视化展示可以通过一个易于编程的可视化脚本工具来实现，借助数据分析结构，完全满足用户的需求。处理数据时，数据库速度快，可以减少用户延迟，随着时间的推移记录数据分析结果，增加使用率。这就是为什么 Python 是当今最先进的数据分析工具之一的原因。它有广泛的应用。它可以有效简化复杂的数据分析处理流程，将其主要功能具体化。想法只能通过功能键获得

4. 结束语

综上所述，Python在实际的数据分析中和其他的软件相比较而言，具有其自身独特的优势，其主要优势体现在于它可以通过类库来执行基本的数据分析过程，实现高效率和高质量的分析并得出相对应的结果，此物最使得分析的过程和结果都相比较的容易看懂和简单化一些。借助从实际需求出发，提升平台能力的Python数据分析技术，可以快速高效地执行数据分析任务，实现数据分析结果的参考价值。

　　参考文献：

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作者简介：何健（2000－ ），男，甘肃省陇南市，本科。研究方向：python数据处理