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Python數(shù)據(jù)采集和分析以及可視化的示例分析

本篇文章為大家展示了Python數(shù)據(jù)采集和分析以及可視化的示例分析，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。    

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我當時學數(shù)據(jù)分析也有同樣的苦惱，資料看了一大堆，總是一知半解，沒有老師時時給你解答問題，很多時候都感覺自己要放棄了。

但，我不得不說一句：學數(shù)據(jù)分析絕對沒錯，堅持下去你會看到一個完全不一樣的自己。

數(shù)據(jù)分析到底該怎么學呢？講真，真不難！我摸爬滾打這么久，也算總結(jié)出三個經(jīng)驗：

“  

1.找到一個實力與經(jīng)驗俱佳的 “教練”，從思維、工具、實戰(zhàn)帶你“即學即用”。

2.制定一份正確的學習計劃與路徑，你真正需要的是好方法而不是蠻力。

3.有效工具的運用會讓你事半功倍。

”  

把數(shù)據(jù)分析拆解成三個部分：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘。

Python數(shù)據(jù)采集和分析以及可視化的示例分析

練手的數(shù)據(jù)項目

好，下面接著給大家分享上圖中數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)挖掘需要掌握的知識。

數(shù)據(jù)采集

你可以用Python自動采集數(shù)據(jù)，也可以使用第三方平臺，比如用“八爪魚”來采集數(shù)據(jù)。

Python數(shù)據(jù)采集和分析以及可視化的示例分析    
 

數(shù)據(jù)可視化

主要用Python的 Matplotlib 工具來做數(shù)據(jù)可視化。Matplotlib 是Python的可視化基礎庫，非常適合入門學習。學完專欄，下面的這幾張圖我也可以做出來，非常搶眼。

Python數(shù)據(jù)采集和分析以及可視化的示例分析  

數(shù)據(jù)挖掘

當你掌握了數(shù)據(jù)分析中基礎的操作后，接下來就該正式處理數(shù)據(jù)了。為了進行數(shù)據(jù)挖掘任務，數(shù)據(jù)科學家們提出了各種算法，根據(jù)用途，把它們分為四大類：

  • 分類算法：C4.5，樸素貝葉斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART
  • 聚類算法：K-Means，EM
  • 關聯(lián)分析：Apriori
  • 連接分析：PageRank

Python數(shù)據(jù)采集和分析以及可視化的示例分析

數(shù)據(jù)分析能力必然是每個互聯(lián)網(wǎng)人必須具備的，只有懂數(shù)據(jù)，才能以數(shù)據(jù)驅(qū)動，科學優(yōu)化工作，鍛煉自己強大的戰(zhàn)斗力和核心競爭力，拉開與其他人的差距。


上述內(nèi)容就是Python數(shù)據(jù)采集和分析以及可視化的示例分析，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

網(wǎng)頁名稱：Python數(shù)據(jù)采集和分析以及可視化的示例分析
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