python怎么分析数据 python数据分析

网上有很多关于python怎么分析数据的问题，也有很多人解答有关python数据分析的知识，今天每日小编为大家整理了关于这方面的知识，让我们一起来看下吧!

内容导航：

一、python怎么分析数据

一、python怎么分析数据

python如何分析数据？不同的数据分析方法通常可以用于不同的场景。比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景。当数据量比较大时，可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务。对于更复杂的数据分析场景，可以通过BI工具完成数据分析。一方面通过工具分析数据更方便，另一方面更容易掌握。

但对于更开放的数据分析场景，则需要通过编程来分析数据，比如通过机器学习来进行数据分析，而Python语言在机器学习领域应用广泛。利用机器学习分析数据需要五个步骤，分别是数据准备、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。

使用机器学习分析数据时，首先要了解常用的算法，如knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。这些算法在机器学习领域非常常见，应用场景非常广泛。当然，学习这些算法也需要一定的线性代数和概率论基础。不同的算法最好结合相应的应用场景进行分析，有些场景也需要结合多种算法进行分析。

另外，通过场景学习算法的使用，会尽快建立画面感。使用Python进行数据分析还需要掌握一系列库的使用，包括Numpy(矩阵运算库)、Scipy(统计运算库)、Matplotlib(绘图库)、pandas(数据集运算)、Sympy(数值运算库)等等。这些库在Python中广泛用于数据分析。

以上就是关于python怎么分析数据的知识，后面我们会继续为大家整理关于python数据分析的知识，希望能够帮助到大家！