Python数据分析入门必备基础知识!
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2021-03-26 11:48
今天,老师要带大家解数据分析的定义、核心思路、应用领域以及开发流程,向大家全方位展示数据分析入门必备基础知识,全都是干货哦!虽然看完本文,不能让大家立马变身为一名数据分析师,但是能让大家对数据分析有一个宏观了解,为后续深入的数据分析学习打下更扎实的基础。
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。
看到这里,想必大家已经都基本掌握了数据分析入门的必备基础知识。
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