什么是数据分析？

数据就是力量。
从数据中获得的见解是开启互联网时代的关键。
随着网络的扩展，挑战在于使用捕获的数据来提供有意义的见解。
这就是Data Analytics的全部目的。

简而言之，数据分析是用于分析复杂数据集以得出有用结论的工具的集合。

这些结论有助于组织做出明智的业务决策。
它还可以帮助研究人员和科学家证明他们的科学方法。

总体而言，数据分析可改善运营功能，收入和客户保留率。

数据分析的目的是提高业务绩效。
数据分析是推动任何业务发展的流行语，包括财务分析，电子商务，AD，医疗保健，研究等。

Python数据分析库

Python中有许多库为Data Analysts提供了处理数据集的必要功能。

值得花费时间来熟悉这些库的基本用法。

以下是数据分析领域中使用的主要Python库。

我们已经讨论了Python在数据科学和数据分析领域所支持的核心库。

除了它们，让我们讨论更多在数据分析领域广泛使用的Python库。

1. OpenCV

OpenCV(开源计算机视觉)是一个Python库，广泛用于使用计算机视觉进行数据分析。

计算机视觉(CV)是利用计算机对图像和视频进行深入了解的热门趋势，从而使计算机能够识别图像并像人类一样处理图像。

该库最初由Intel启动，是跨平台的，可在开源BSD许可下免费使用。

OpenCV库支持对象识别，面部识别，运动跟踪，人机交互，移动机器人等。

该库支持多种算法，可用于自动分析图像并提取有价值的信息。

许多电子商务都使用图像分析来预测客户的需求，从而进行预测分析。

OpenCV还用于通过在搜索中对图像进行上下文化，通过标记和标识对象来改善搜索引擎的结果。
因此，OpenCV支持有用的功能和模块以支持图像数据分析。

2. PyQT

随着数据分析处理海量数据，数据分析人员更喜欢使用具有用户友好GUI的工具。

PyQt是流行的Python绑定工具包，用于跨平台GUI。

该工具包是作为插件实现的。
PyQt插件可免费使用，并根据GNU通用公共许可证获得许可。

PyQt支持大量的类和功能，从而使数据分析师的旅程更加轻松。
该应用程序支持用于访问SQL数据库的类和函数，提供易于使用的XML解析器，支持从数据库自动填充的小部件，SVG支持以及许多其他出色的功能，以减轻数据分析师的负担。

PyQT支持从使用Qt Designer创建的GUI设计生成Python代码的功能。
这些功能使PyQt可用作将用C++实现的应用程序的快速原型制作工具，因为用户界面设计无需修改即可重复使用。

3.Pandas

PANDAS代表Python数据分析库。
Pandas是Python中的开源库。
它提供了随时可用的高性能数据结构和数据分析工具。

Pandas模块在NumPy之上运行，并且广泛用于数据科学和数据分析。
NumPy是一种低级数据结构，支持多维数组和广泛的数学数组运算。

Pandas 具有更高级别的界面。
它还提供了表格数据的简化对齐和强大的时序功能。

DataFrame是Pandas中的关键数据结构。
它允许我们将表格数据存储和处理为二维数据结构。
Pandas 在DataFrame上提供了丰富的功能集。
使用DataFrame，我们可以通过对行和列进行操作来存储和管理表中的数据。

Pandas 库提供合并数据的功能，从而提供高性能。
Pandas库提供的面板数据结构由于其3D数据结构而提供了更好的数据可视化。

4. PyBrain

PyBrain是Python中可用的功能强大的库，用于数据分析。
PyBrain代表基于Python的强化学习，人工智能和神经网络库。

PyBrain为数据分析和高级研究提供了灵活的模块和算法，并支持各种预定义的环境来测试和比较您的算法。

最好的部分是PyBrain是开源的，可以在BSD Software Licence下免费使用。

数据可视化库

"一张图片胜过千言万语"。
任何库的关键功能都是能够以易于理解的格式表示对数据进行复杂操作的结果。

数据分析师使用数据技术来收集有意义的见解，并帮助组织做出更好的决策。
下面列出的库主要用于数据可视化和绘图。

1.统计模型

Python中的StatsModels库允许数据分析师通过利用库的绘图和数据建模功能对数据集执行统计建模。
这些模型(线性模型和回归模型)可用于跨多个领域的预测。

StatsModels库提供用于估算各种统计模型的功能。
该模块还提供了用于执行统计测试和数据探索的有用类。

提供了一个结果统计信息列表，然后针对现有软件包对其进行测试，以验证统计信息是否正确。

StatsModels库支持在金融领域中流行的时间序列功能，以易于使用的格式维护敏感信息。
这些模型对于大数据集非常有效。

2. Matplotlib

Matplotlib是用于数据可视化的Python库。
它使用Python脚本创建2D绘图和图形。

Matplotlib具有控制线型，轴等的功能。
它还支持各种图形和图，例如直方图，条形图，误差图，直方图，轮廓图等。

此外，与NumPy一起使用时，Matplotlib还为MatLab提供了有效的环境替代方案。

3. Pydot

Pydot是一个python库，用于生成复杂的有向图和无向图。
Pydot是Graphviz的接口，使用Python编写。

通过使用Pydot，可以显示构建和分析复杂神经网络经常需要的图形结构。

4.Bokeh

Bokeh库是一个独立的Python库，可让数据分析师通过Web界面绘制其数据。

它使用JavaScript，因此独立于Matplotlib库。
Bokeh库的基本功能是它允许用户以不同的格式表示数据，例如图形，标签，图等。

事实证明，Bokeh库可在大型数据集上提供高性能的交互性。
Bokeh可以帮助数据分析师轻松创建交互式绘图和数据应用程序。

数据挖掘与分析

数据挖掘是一种从用于分析数据的大型无组织数据集中的模式中提取有用数据的过程。

数据分析用于测试数据集上的模型。
Python提供了许多用于数据挖掘和数据分析的重要库。
列出了一些受欢迎的。

1. Scikit学习

Scikit-learn Python库支持用于数据挖掘和数据分析的许多有用功能。
这使其成为数据分析师的首选。

它基于NumPy，SciPy和Matplotlib库构建。
它充当其他机器学习实现的基础。
它具有用于统计数据建模的经典算法，其中包括分类，聚类，回归和预处理。

Scikit-learn支持广泛使用的监督学习算法以及无监督学习算法。
这些算法包括支持向量机，网格搜索，梯度提升，k均值聚类，DBSCAN等。

该工具包与这些算法一起提供了用于数据建模的示例数据集。
记录良好的API易于访问。

因此，它用于学术和商业目的。
Scikit-learn用于构建模型，不建议将其用于读取，处理和汇总数据，因为有更好的框架可用于此目的。
它是开源的，并根据BSD许可发布。

2.Orange

Orange是一个开源数据挖掘库，可在大型工具箱中提供可视化和交互式数据分析工作流。
该软件包已根据通用公共许可证发布。
它使用C++设计，并在其顶部具有Python包装器。

Orange软件包具有一组小部件，用于可视化，回归，评估和分类数据集。
交互式数据分析提供了快速而定性的分析。

它的图形用户界面使分析师可以专注于数据挖掘，而不是从头开始编码。
另一个优点是，巧妙的默认设置可快速支持数据分析工作流程的原型制作。