Python数据分析基础知识有哪些

本篇内容主要讲解“Python数据分析基础知识有哪些”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Python数据分析基础知识有哪些”吧!

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1、数据分析的定义

数据分析是指对大量有序或无序的数据进行信息的集中整合、运算提取、展示等操作，通过这些操作找出研究对象的内在规律。因此数据分析的目的就是揭示事物运动发展的规律，提高系统运行效率，优化系统作业流程，预测未来发展趋势。

首先，要有一些数据，这些数据可能是过去的，可能是现在的，也可能是未来的，数据体量庞大，肉眼看不出什么规律。这时我们会利用一些手段与方法，对这些数据进行分析处理，并展示出来，然后得出一些结论，这些结论能帮助我们做出一些决策。比如，某宝网站有大量的商品数据，这些数据杂乱无章，数据分析人员对这些数据整理加工，通过一些相关的分析模型，挖掘出有潜力的产品，确定销售策略，从而更好的去优化产品或者服务。 

2、数据分析的核心思路

为了实现数据分析的目的与意义，刚入门的朋友要了解并遵循数据分析的三大核心思路，这个也是学习数据分析的必备基础知识。过去：对过去已经发生了的历史数据而言，它已经发生不可再改变。但是，历史数据依然很珍贵，通过对历史数据的总结分析，我们可以找到一些相关的不足或可优化的地方，由此来建立模型，优化完善相关系统；现在：现在正在产生的数据对我们非常重要，通过当前数据我们可以及时的了解具体行情，对异常情况能够及时处理，保证系统正常运行；未来：通过历史数据分析建模，通过当前数据实时优化调节，从而预测出未来相关发展趋势，然后提前做好准备。

3、数据分析的应用领域

数据分析应用的领域非常广泛，下面我来举几个例子，让大家有一个更直观的感受。比如城市交通分析，统计2020年第二季度全国百城交通拥堵排名TOP 10，通过对城市交通数据分析，我们可以了解到哪些城市是交通更加通畅的，方便我们选择宜居城市。还有房屋出租分析，通过对深圳市房屋出租情况处理，并可视化展示，让我们可以清晰的看到深圳市房屋出租的分布情况。总的来说，数据分析早已渗透各行业各业，尤其是互联网、电商和金融三大行业，在生产制造、生物医疗、交通物流、餐饮外卖、能源、城市管理、体育娱乐等领域也有比较多的应用。因此，我们的衣食住行，确确实实享受着数据分析带来的便利！

4、数据分析开发流程

作为数据分析师，不管是完成临时性的小任务，还是战略性的大项目，在做数据分析时都要遵守数据分析开发流程。也许你未来不打算成为一名数据分析师，但是要想实现数据分析，掌握和熟悉数据分析开发流程也是很有必要的。

下面都是数据分析入门必备的基础知识，大家可以好好记一下：

数据分析开发流程一般分为下面5个阶段，主要包含：数据采集、数据处理、数据建模、数据分析、数据可视化。要想做数据分析，首先要有数据，因此第一步要做的是获取数据，获取数据的过程被称为数据采集；获取到的数据往往会有一些干扰数据在里面，因此一般需要对数据做相应的处理，即数据处理；不同的业务对数据的需求不同，数据处理完成后，会根据相关业务或战略需求进行建模；模型建好后，会根据模型中要分析或计算的指标进行数据分析，得出目标分析结果；最后的分析结果不仅要数据分析师能看懂，更重要的是让决策者看懂，因此要通过数据可视化进行数据展示。

到此，相信大家对“Python数据分析基础知识有哪些”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！