Cómo realizar análisis de datos en Python
1. Recopilación de datos
Puede obtener los datos requeridos en la base de datos a través de declaraciones de consulta SQL. Python ya tiene paquetes de interfaz para conectarse a bases de datos convencionales como sql server, mysql, orcale, como pymssql, pymysql, cx_Oracle, etc.
2. Almacenamiento de datos
El almacenamiento de datos en las empresas se almacena y administra a través de bases de datos como Mysql y se puede utilizar para almacenar datos no estructurados. También podemos usar el paquete pymysql para almacenar rápidamente los datos capturados por Python en mysql.
3. Preprocesamiento de datos/limpieza de datos
En la mayoría de los casos, el formato de datos original es inconsistente y existen problemas como valores atípicos y valores faltantes. diferente en diferentes proyectos. Python puede utilizar dos bibliotecas de herramientas, Numpy y Pandas, para la limpieza de datos.
4. Modelado y análisis de datos
Los modelos comunes de minería de datos incluyen clasificación, agrupamiento, regresión, etc. Python también tiene bibliotecas de herramientas Scikit-learn y Tensorflow para admitir estos modelos de algoritmos comunes.
5. Análisis de visualización de datos
En términos de visualización de datos, Python tiene bibliotecas de herramientas como Matplotlib, Seaborn y Pyecharts.