¿Cómo utilizar Python para extraer y analizar big data?
Big data está en todas partes. Hoy en día, te guste o no, es probable que lo encuentres mientras diriges un negocio exitoso.
¿Qué es el big data?
Big data es exactamente lo que parece: muchos datos. Personalmente, los conocimientos que puede obtener de un solo dato son limitados. Sin embargo, los modelos matemáticos complejos y los terabytes de datos combinados con una poderosa potencia informática pueden generar conocimientos que los humanos no pueden crear. El valor que el análisis de big data proporciona a las empresas es intangible y cada día supera las capacidades humanas.
El primer paso en el análisis de big data es recopilar los datos en sí, lo que se denomina "minería de datos". La mayoría de las empresas manejan gigabytes de datos, incluidos datos de usuarios, datos de productos y datos de ubicación geográfica. Hoy, lo llevaré a explorar cómo usar Python para la extracción y el análisis de big data.
¿Por qué Python?
La mayor ventaja de Python es su simplicidad y facilidad de uso. Este lenguaje tiene una sintaxis intuitiva y también es un lenguaje potente y multipropósito. Esto es muy importante en un entorno de análisis de big data y Python se ha utilizado en muchas empresas, como Google, YouTube, Disney, etc. Además, Python es de código abierto y tiene muchas bibliotecas de ciencia de datos.
Ahora, si realmente desea utilizar Python para el análisis de big data, no hay duda de que necesita comprender la sintaxis de Python, las expresiones regulares y qué son las tuplas, cadenas, diccionarios, derivaciones de diccionarios y listas. y derivación de listas: eso es solo el comienzo.
Proceso de análisis de datos
Generalmente, un proyecto de análisis de datos se puede implementar de acuerdo con los pasos de "recopilación de datos - almacenamiento y extracción de datos - preprocesamiento de datos - modelado y análisis de datos - visualización de datos " . Según este proceso, los puntos de conocimiento subdivididos que cada parte debe dominar son los siguientes:
Recopilación de datos: datos abiertos, rastreador de Python
Hay dos formas principales de obtener datos externos .
El primero es obtener conjuntos de datos públicos externos. Algunas instituciones de investigación científica, empresas y gobiernos abrirán algunos datos y deberá ir a sitios web específicos para descargarlos. Estos conjuntos de datos suelen ser relativamente completos y de calidad relativamente alta.
Otra forma de obtener datos externos es a través de rastreadores.
Por ejemplo, puede utilizar rastreadores para obtener información de contratación para un determinado puesto en un sitio web de contratación, información de alquiler para una determinada ciudad en un sitio web de alquiler, una lista de películas con las calificaciones más altas en Douban, un lista de me gusta en Zhihu y una lista de reseñas de música de NetEase Cloud. A partir de los datos capturados de Internet se puede analizar una determinada industria y un determinado grupo de personas.
Antes de rastrear, es necesario tener algunos conocimientos básicos de Python: elementos (listas, diccionarios, tuplas, etc.), variables, bucles, funciones...
Y cómo utilice bibliotecas de Python (URL, BeautifulSoup, solicitudes, scrapy) implemente el rastreador web.
Después de dominar el rastreador básico, aún necesita algunas habilidades avanzadas, como expresiones regulares, uso de información de cookies, simulación de inicio de sesión de usuario, análisis de captura de paquetes, creación de un grupo de proxy, etc. , para hacer frente a las restricciones anti-rastreadores de diferentes sitios web.
Acceso a datos: lenguaje SQL
Al procesar datos dentro de 10,000, Excel generalmente no tiene problemas con el análisis. Una vez que la cantidad de datos sea grande, será insuficiente y la base de datos puede resolver este problema muy bien. Y la mayoría de las empresas almacenan datos en forma de SQL.
SQL, como herramienta de base de datos más clásica, permite almacenar y gestionar datos masivos, mejorando enormemente la eficiencia de la extracción de datos. Debe dominar las siguientes habilidades:
Extraer datos en circunstancias específicas
Agregar, eliminar, buscar y modificar la base de datos
Cómo agrupar y agregar datos. cómo establecer Relaciones entre múltiples tablas
Preprocesamiento de datos: Python (Panda)
Muchas veces, los datos que obtenemos no están limpios, con datos duplicados, datos faltantes, valores atípicos, etc. En este momento, es necesario limpiar los datos y procesar los datos que afectan el análisis para obtener resultados de análisis más precisos.
Para el preprocesamiento de datos, aprenda el uso de Panda (paquete Python) y maneje completamente la limpieza general de datos. Los puntos de conocimiento que deben dominarse son los siguientes:
Seleccione: Acceso a datos
Procesamiento de valores faltantes: elimine o complete las filas de datos faltantes.
Procesamiento de valores duplicados: juicio y eliminación de valores duplicados
Procesamiento de valores atípicos: eliminación de espacios innecesarios y datos anormales extremos.
Operaciones relacionadas: estadísticas descriptivas, aplicaciones, histogramas, etc.
Fusionar: operación de fusión que se ajusta a varias relaciones lógicas.
Agrupación: división de datos, ejecución separada de funciones y reorganización de datos.
Actualizar: genere rápidamente tablas dinámicas
Teoría de la probabilidad y conocimiento estadístico
Los puntos de conocimiento que deben dominarse son los siguientes:
Estadísticas básicas: Media, mediana, moda, percentil, valor extremo, etc.
Otros conocimientos estadísticos: asimetría, varianza, desviación estándar, significancia, etc.
Otros conocimientos estadísticos: población y muestra, parámetros y estadísticas, barras de error.
Distribución de probabilidad y prueba de hipótesis: diversas distribuciones y procesos de prueba de hipótesis
Otros conocimientos de la teoría de la probabilidad: probabilidad condicional, Bayes, etc.
Con conocimientos básicos de estadística, podrá utilizar estos datos estadísticos para realizar análisis básicos. Puede utilizar Seaborn, matplotlib, etc. (Paquete Python) Realice algunos análisis visuales y obtenga resultados instructivos a través de varios cuadros estadísticos visuales.
Análisis de datos de Python
Domine el método de análisis de regresión A través de la regresión lineal y la regresión logística, puede realizar análisis de regresión en la mayoría de los datos y sacar conclusiones relativamente precisas. Los puntos de conocimiento que deben dominarse en esta parte son los siguientes:
Análisis de regresión: regresión lineal y regresión logística.
Algoritmos básicos de clasificación: árboles de decisión, bosques aleatorios...
Algoritmos básicos de clustering: k-means...
Conceptos básicos de ingeniería de características: cómo pasar Modelo de optimización de selección de funciones
Método de ajuste de parámetros: cómo ajustar el modelo de optimización de parámetros
Paquete de análisis de datos de Python: scipy, numpy, scikit-learn, etc.
En esta etapa del análisis de datos, la mayoría de los problemas se pueden resolver centrándose en el análisis de regresión. Utilizando el análisis estadístico descriptivo y el análisis de regresión, se puede obtener una buena conclusión del análisis.
Por supuesto, a medida que aumente su práctica, puede encontrar algunos problemas complejos, por lo que es posible que necesite comprender algunos algoritmos más avanzados: clasificación y agrupación.
Entonces sabrás qué modelo de algoritmo es más adecuado para diferentes tipos de problemas. Para la optimización del modelo, necesita saber cómo mejorar la precisión de la predicción mediante la extracción de características y el ajuste de parámetros.
Puedes realizar todo el proceso de análisis de datos, modelado de minería de datos y análisis a través de la biblioteca scikit-learn en Python.
Resumen
De hecho, la minería de datos no es un sueño.
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