A. 如何使用Python分析大數據
互聯網創業離不開數據，如果能自己做個數據爬蟲，那豈不是一件很美好的事情嗎？
其實自己做數據挖掘不是夢，學點Python的基本功能，5步就能讓你成為一個爬蟲高手！
B. 利用Python分析處理數據。學校大數據課程，十幾年第一次開，有沒有精通計算機的哥哥姐姐幫助一下。
想要系統學習數據分析，建議一定要看的數據分析聖經《利用python進行數據分析》，這本書有理論有實踐，深入淺出，層層遞進，適合剛入門的數據分析小白，或者還有另外一本《python機器學習基礎教程》，也是比較入門級的，不過更偏向於機器學習的方向，但是也是涉及比較基礎的內容，可以作為進階來學習。手打不容易，以上回答如有幫助請採納，謝謝！
C. 如何利用python語言進行數據分析
隨著互聯網的不斷發展，數據分析已經成為指導我們工作方向的主要依據之一，而今天我們就一起來了解一下，如何利用python編程開發來進行數據分析，下面電腦培訓http://www.kmbdqn.com/就開始今天的主要內容吧。
為什麼要學習Python進行數據分析?
Python作為一種用於數據分析的語言，近引起了廣泛的興趣。我以前學過Python的基礎知識。下面是一些支持學習Python的原因:
開源-免費安裝
很棒的在線社區
簡單易學
可以成為數據科學和基於web的分析產品生成的通用語言
不用說，它也有一些缺點:
它是一種解釋語言而不是編譯語言——因此可能會佔用更多的CPU時間。但是，考慮到節省了程序員的時間(由於易於學習)，它仍然是一個不錯的選擇。
Python 2.7 和 3.4
這是Python中受爭議的話題之一。您一定會遇到它，特別是如果您是初學者的話。這里沒有正確/錯誤的選擇。這完全取決於情況和你的需要。我會試著給你一些建議來幫助你做出明智的選擇。
為什麼Python 2.7 ?
很棒的社區支持!這是你早年需要的東西。Python 2於2000年末發布，已經使用了超過15年。
過多的三方庫!雖然許多庫都提供了3.x支持，但仍然有很多模塊只能在2.x版本上工作。如果您計劃將Python用於特定的應用程序，比如高度依賴外部模塊的web開發，那麼使用2.7可能會更好。
D. python大數據挖掘系列之基礎知識入門 知識整理（入門教程含源碼）
Python在大數據行業非常火爆近兩年，as a pythonic，所以也得涉足下大數據分析，下面就聊聊它們。
Python數據分析與挖掘技術概述
所謂數據分析，即對已知的數據進行分析，然後提取出一些有價值的信息，比如統計平均數，標准差等信息，數據分析的數據量可能不會太大，而數據挖掘，是指對大量的數據進行分析與挖倔，得到一些未知的，有價值的信息等，比如從網站的用戶和用戶行為中挖掘出用戶的潛在需求信息，從而對網站進行改善等。
數據分析與數據挖掘密不可分，數據挖掘是對數據分析的提升。數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。所以我們可以利用數據挖掘技術可以幫助我們更好的發現事物之間的規律。比如發掘用戶潛在需求，實現信息的個性化推送，發現疾病與病狀甚至病與葯物之間的規律等。
預先善其事必先利其器
我們首先聊聊數據分析的模塊有哪些：
下面就說說這些模塊的基礎使用。
numpy模塊安裝與使用
安裝：
下載地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我這里下載的包是1.11.3版本，地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl
下載好後，使用pip install "numpy-1.11.3+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl"
安裝的numpy版本一定要是帶mkl版本的，這樣能夠更好支持numpy
numpy簡單使用
生成隨機數
主要使用numpy下的random方法。
pandas
使用 pip install pandas 即可
直接上代碼：
下面看看pandas輸出的結果， 這一行的數字第幾列，第一列的數字是行數，定位一個通過第一行，第幾列來定位：
常用方法如下：
下面看看pandas對數據的統計，下面就說說每一行的信息
轉置功能：把行數轉換為列數，把列數轉換為行數，如下所示：
通過pandas導入數據
pandas支持多種輸入格式，我這里就簡單羅列日常生活最常用的幾種，對於更多的輸入方式可以查看源碼後者官網。
CSV文件
csv文件導入後顯示輸出的話，是按照csv文件默認的行輸出的，有多少列就輸出多少列，比如我有五列數據，那麼它就在prinit輸出結果的時候，就顯示五列
excel表格
依賴於xlrd模塊，請安裝它。
老樣子，原滋原味的輸出顯示excel本來的結果，只不過在每一行的開頭加上了一個行數
讀取SQL
依賴於PyMySQL，所以需要安裝它。pandas把sql作為輸入的時候，需要制定兩個參數，第一個是sql語句，第二個是sql連接實例。
讀取HTML
依賴於lxml模塊，請安裝它。
對於HTTPS的網頁，依賴於BeautifulSoup4，html5lib模塊。
讀取HTML只會讀取HTML里的表格，也就是只讀取
顯示的是時候是通過python的列表展示，同時添加了行與列的標識
讀取txt文件
輸出顯示的時候同時添加了行與列的標識
scipy
安裝方法是先下載whl格式文件，然後通過pip install 「包名」 安裝。whl包下載地址是：http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/f9r7rmd8/scipy-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
matplotlib 數據可視化分析
我們安裝這個模塊直接使用pip install即可。不需要提前下載whl後通過 pip install安裝。
下面請看代碼：
下面說說修改圖的樣式
關於圖形類型，有下面幾種：
關於顏色，有下面幾種：
關於形狀，有下面幾種：
我們還可以對圖稍作修改，添加一些樣式，下面修改圓點圖為紅色的點，代碼如下：
我們還可以畫虛線圖，代碼如下所示：
還可以給圖添加上標題，x，y軸的標簽,代碼如下所示
直方圖
利用直方圖能夠很好的顯示每一段的數據。下面使用隨機數做一個直方圖。
Y軸為出現的次數，X軸為這個數的值（或者是范圍）
還可以指定直方圖類型通過histtype參數：
圖形區別語言無法描述很詳細，大家可以自信嘗試。
舉個例子：
子圖功能
什麼是子圖功能呢？子圖就是在一個大的畫板裡面能夠顯示多張小圖，每個一小圖為大畫板的子圖。
我們知道生成一個圖是使用plot功能，子圖就是subplog。代碼操作如下：
我們現在可以通過一堆數據來繪圖，根據圖能夠很容易的發現異常。下面我們就通過一個csv文件來實踐下，這個csv文件是某個網站的文章閱讀數與評論數。
先說說這個csv的文件結構，第一列是序號，第二列是每篇文章的URL，第三列每篇文章的閱讀數，第四列是每篇評論數。
我們的需求就是把評論數作為Y軸，閱讀數作為X軸，所以我們需要獲取第三列和第四列的數據。我們知道獲取數據的方法是通過pandas的values方法來獲取某一行的值，在對這一行的值做切片處理，獲取下標為3（閱讀數）和4（評論數）的值，但是，這里只是一行的值，我們需要是這個csv文件下的所有評論數和閱讀數，那怎麼辦？聰明的你會說，我自定義2個列表，我遍歷下這個csv文件，把閱讀數和評論數分別添加到對應的列表裡，這不就行了嘛。呵呵，其實有一個更快捷的方法，那麼就是使用T轉置方法，這樣再通過values方法，就能直接獲取這一評論數和閱讀數了，此時在交給你matplotlib里的pylab方法來作圖，那麼就OK了。了解思路後，那麼就寫吧。
下面看看代碼：
E. 如何利用python進行數據分析
利用python進行數據分析
鏈接: https://pan..com/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ
本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。
F. 如何用Python分析大數據
學習統計學、概率論、線代等，為數據分析打好理論基礎
學習使用python數據分析庫，如pandas、numpy
G. 如何利用python進行數據分析
近年來分析學在數據、網路、金融等領域獲得了突出的地位。應用各種軟體組合起來進行數據收集，數據管理，以及數據分析，得出的結論用作商業決策，業務需求分析等等。分析學用於研究一個產品的市場效應，銀行的貸款決定，這些都只是分析學的冰山一角。它在大數據，安全，數字和軟體分析等領域有很深遠的影響，下面是Python在分析學中的主要作用的一個延續：
在這個信息過載的世界，只有那些可以利用解析數據的優勢來得出見解的人會獲益。Python對於大數據的解釋和分析具有很重要的作用。分析公司開發的很多工具都是基於Python來約束大數據塊。分析師們會發現Python並不難學，它是一個強有力的數據管理和業務支持的媒介。
使用單一的語言來處理數據有它的好處。如果你以前曾經使用過C++或者Java，那麼對你來說，Python應該很簡單。數據分析可以使用Python實現，有足夠的Python庫來支持數據分析。 Pandas是一個很好的數據分析工具，因為它的工具和結構很容易被用戶掌握。對於大數據來說它無疑是一個最合適的選擇。即使是在數據科學領域，Python也因為它的「開發人員友好性」而使其他語言相形見絀。一個數據科學家熟悉Python的可能性要比熟悉其他語言的可能性高得多。
除了Python在數據分析中那些很明顯的優點(易學，大量的在線社區等等)之外，在數據科學中的廣泛使用，以及我們今天看到的大多數基於網路的分析，是Python在數據分析領域得以廣泛傳播的主要原因。
不論是金融衍生品還時大數據分析，Python都發揮了重要的作用。就前者而言，Python能夠很好地和其它系統，軟體工具以及數據流結合在一起，當然也包括R。用Python來對大數據做圖表效果更好，它在速度和幫助方面也一樣可靠。有些公司使用Python進行預測分析和統計分析。
H. 如何基於python語言做大數據分析
基本主流的大數據框架和演算法庫都支持python，比如hadoop 和spark，需要你根據操作的狂降找到對應的python 庫
I. 如何使用Python分析大數據
毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。
篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。
用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
各種類庫
當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。
所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。
希望能幫到你！
J. python可以做數據分析，好處是什麼呢怎麼學習
鏈接：https://pan..com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg
煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。
課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。
課程目錄：
Python基礎
Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符
了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句
常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹
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