Ngày 19 tháng 4 năm 20215 phút đọc5 min read
Theo một dự báo từ Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế, doanh thu trên toàn thế giới của các giải pháp phân tích dữ liệu và kinh doanh lớn trên toàn thế giới sẽ đạt tới 260 tỷ đô la vào cuối năm 2020. Điều này không có gì lạ, vì phân tích dữ liệu giúp các doanh nghiệp dự đoán nhu cầu của khách hàng, cá nhân hóa khách hàng của họ, ngăn chặn thất bại và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. & nbsp;
Do đó, sự phổ biến của phân tích dữ liệu không ngừng tăng lên. Nếu trở lại năm 2015 chỉ có 17% các công ty đã sử dụng các phân tích dữ liệu lớn, trong năm 2017, tỷ lệ phần trăm đã tăng lên 53% và ngày càng cao hơn mỗi năm.53% and is getting higher each year.
Để tham gia các công ty hàng đầu sử dụng dữ liệu và được hưởng lợi rất nhiều từ nó, bạn phải biết ít nhất một ngôn ngữ lập trình được sử dụng cho khoa học dữ liệu. & NBSP;
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét một trong những ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất này-Python. Tìm hiểu xem Python có tốt cho phân tích dữ liệu hay không, cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu, ưu và nhược điểm của nó, và những lựa chọn thay thế nào cho phân tích dữ liệu. & NBSP;
Python có tốt để phân tích dữ liệu không?
Python được giới thiệu trở lại vào năm 1990 nhưng nó bắt đầu trở nên phổ biến chỉ một vài năm trước đây. Vào năm 2020, Python trở thành ngôn ngữ được sử dụng nhiều thứ tư sau JavaScript, HTML/CSS và SQL, với 44,1% nhà phát triển sử dụng nó.became the fourth most used language after JavaScript, HTML/CSS, and SQL, with 44,1% of developers using it.
Python là một ngôn ngữ cấp cao được giải thích, đa năng, cấp cao với cách tiếp cận hướng đối tượng. Ngôn ngữ được sử dụng để phát triển API, trí tuệ nhân tạo, phát triển web, Internet of Things, vv & nbsp;
Một phần lý do tại sao Python trở nên phổ biến là vì nó được sử dụng rộng rãi giữa các nhà khoa học dữ liệu. Đây là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất và có các thư viện ấn tượng và hoạt động hoàn hảo cho mọi giai đoạn của khoa học dữ liệu. & NBSP;data scientists. It is one of the easiest languages to learn and has impressive libraries and works perfectly for every stage of data science.
Vì vậy, câu trả lời ngắn gọn cho câu hỏi liệu Python có tốt cho phân tích dữ liệu là có hay không. Chúng tôi sẽ thảo luận về ưu và nhược điểm của nó sau này trong bài viết vì vậy hãy gắn bó để tìm một lời giải thích chi tiết hơn cho câu hỏi.
Python được sử dụng như thế nào để phân tích dữ liệu?
Như chúng tôi đã đề cập, Python hoạt động tốt trên mọi giai đoạn phân tích dữ liệu. Đó là các thư viện Python được thiết kế cho khoa học dữ liệu rất hữu ích. Khai thác dữ liệu, xử lý dữ liệu và mô hình hóa cùng với trực quan hóa dữ liệu là 3 cách phổ biến nhất về cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu. & NBSP;Data mining, data processing, and modeling along with data visualization are the 3 most popular ways of how Python is being used for data analysis.
Khai thác dữ liệu
Một kỹ sư dữ liệu sử dụng các thư viện như Scrapy và BeautifulSoup cho phương pháp khai thác dữ liệu dựa trên Python. Với sự trợ giúp của Scrapy, người ta có thể xây dựng các chương trình đặc biệt có thể thu thập dữ liệu có cấu trúc từ web. Nó cũng được sử dụng rộng rãi để thu thập dữ liệu từ API. & NBSP;
Đẹp được sử dụng khi người ta không thể truy xuất dữ liệu từ API: nó loại bỏ dữ liệu và sắp xếp theo định dạng thích hợp. & NBSP;
Đẹp trong hành động, lấy dữ liệu từ websource: stackabuse.com
Source: Stackabuse.com
Xử lý và mô hình hóa dữ liệu
Hai thư viện chính được sử dụng ở giai đoạn này: Numpy và Pandas. Numpy [Python số] được sử dụng để sắp xếp các tập dữ liệu lớn và làm cho các hoạt động toán học và vector hóa của chúng trên các mảng dễ dàng hơn. Pandas cung cấp hai cấu trúc dữ liệu: sê -ri [danh sách các mục] và khung dữ liệu [một bảng có nhiều cột]. Thư viện này chuyển đổi dữ liệu thành khung dữ liệu cho phép bạn xóa hoặc thêm các cột mới vào nó và thực hiện các hoạt động khác nhau. & NBSP;
Mô hình hồi quy tuyến tính trong Numpy
Trực quan hóa dữ liệu
Matplotlib và Seaborn được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu Python. Điều đó có nghĩa là chúng giúp chuyển đổi danh sách dài các số thành đồ họa dễ hiểu, biểu đồ, biểu đồ hình tròn, bản đồ nhiệt, vv & nbsp;
Tất nhiên, có nhiều thư viện hơn chúng ta đã đề cập. Python cung cấp nhiều công cụ cho các dự án phân tích dữ liệu và có thể hỗ trợ trong bất kỳ nhiệm vụ nào trong quy trình. & NBSP;way more libraries than we have mentioned. Python offers numerous tools for data analysis projects and can assist during any task within the process.
Matplotlib chỉ là một trong nhiều thư viện Python hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu
Nguồn: hướng tớiDatascience.comTowardsdatascience.com
Python để phân tích dữ liệu: ưu và nhược điểm
Gần như không thể tìm thấy một ngôn ngữ hoàn hảo để phân tích dữ liệu vì mỗi ngôn ngữ đều có ưu và nhược điểm. Một ngôn ngữ tốt hơn để trực quan hóa trong khi một ngôn ngữ khác vận hành dữ liệu lớn đặt nhanh hơn. Sự lựa chọn cũng phụ thuộc vào sở thích của nhà phát triển. Hãy cùng xem xét kỹ hơn những lợi thế và bất lợi của Python đối với khoa học dữ liệu.
Ưu điểm của việc sử dụng Python để phân tích dữ liệu
Cộng đồng tuyệt vời
Lập trình không bao giờ dễ dàng và thậm chí các nhà phát triển có nhiều năm kinh nghiệm đôi khi có thể đấu tranh. May mắn thay, mọi ngôn ngữ đều có cộng đồng trung thành có thể giúp các nhà phát triển tìm ra giải pháp. Python đã xuất hiện được một thời gian và mang nhiều nhà phát triển Python đến với nhau do sử dụng trong các lĩnh vực CNTT khác nhau. Nó cung cấp hơn 90.000 kho lưu trữ trên GitHub. Do đó, nếu một nhà phát triển bị mắc kẹt, họ có nhiều khả năng tìm thấy các giải pháp nhanh chóng và dễ dàng với sự giúp đỡ của cộng đồng.Python developers together due to its usage in various IT fields. It offers more than 90,000 repositories on GitHub. Consequently, if a developer ever gets stuck, they are more likely to find solutions quickly and effortlessly with the help of the community.
Dễ học
Python là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất, do cú pháp rõ ràng và khả năng đọc của nó. Nó cũng đòi hỏi ít dòng mã hơn! Do đó, người ta có thể nhanh chóng học một ngôn ngữ và nhảy vào các dự án phân tích dữ liệu. Ưu điểm bổ sung của cú pháp rõ ràng và khả năng đọc dễ dàng là tốc độ phát triển: một nhà phát triển không phải suy nghĩ quá nhiều trong khi viết và dễ dàng gỡ lỗi mã. & NBSP;one of the easiest languages to learn, due to its clear syntax and readability. It requires fewer lines of code too! Therefore, one can quickly learn a language and hop on the data analysis projects. The additional advantage of clear syntax and easy readability is the speed of development itself: a developer does not have to think too much while writing and it is easier to debug the code.
Linh hoạt và có thể mở rộng
Python có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực và dự án, hoạt động nhanh hơn do tính linh hoạt siêu và có thể được sử dụng với bất kỳ công cụ phát triển ứng dụng nhanh nào. & NBSP;
Một loạt các thư viện
Như bạn đã thấy trước đây, có một số thư viện cho mỗi giai đoạn phân tích dữ liệu. Hơn nữa, các thư viện này được sử dụng miễn phí có thể giảm ngân sách phân tích dữ liệu. Do sự hỗ trợ mạnh mẽ của Python, họ đang phát triển và liên tục thêm các tính năng cần thiết cho công việc thoải mái với dữ liệu. & NBSP;
Nhược điểm của việc sử dụng Python để phân tích dữ liệu
Gõ động
Python là một ngôn ngữ có mục đích chung và không được thiết kế chỉ để phân tích dữ liệu: nó cũng được sử dụng cho chương trình, phần mềm hoặc phát triển web. Phát triển dễ dàng hơn với việc gõ động là tuyệt vời cho nhiều mục đích của Python. Tuy nhiên, đó là một nhược điểm đối với phân tích dữ liệu vì nó làm chậm việc tìm kiếm các lỗi dữ liệu được kết nối để gán dữ liệu khác nhau cho cùng một biến. & NBSP;
Các lựa chọn thay thế của Python để phân tích dữ liệu
Mặc dù Python là một trong những ngôn ngữ chính để phân tích dữ liệu, nhưng có những lựa chọn khác ngoài kia. Mỗi ngôn ngữ có một sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào nhiệm vụ cụ thể [khai thác, trực quan hóa hoặc làm việc với các bộ dữ liệu lớn] và một số ngôn ngữ được phát triển để phân tích dữ liệu và điện toán thống kê chỉ có nghĩa là tập hợp các tính năng tốt nhất cần thiết cho quy trình.
R
R là ngôn ngữ phổ biến thứ hai để phân tích dữ liệu và thường được so sánh với Python. Nó được phát triển để tính toán thống kê và đồ họa là hoàn hảo để phân tích dữ liệu. R cung cấp các công cụ tuyệt vời để trực quan hóa dữ liệu, tương thích với bất kỳ ứng dụng thống kê nào, có thể sử dụng R Offline và các nhà phát triển có quyền truy cập vào gói phần mềm phong phú để thao tác dữ liệu và biểu đồ. & NBSP;often compared with Python. It was developed for statistical computing and graphics which is perfect for data analysis. R offers great tools for data visualization, is compatible with any statistical application, it is possible to use R offline, and developers have access to a rich software package for data manipulation and charting.
SQL
SQL được sử dụng rộng rãi để truy vấn và chỉnh sửa dữ liệu. Nó cũng là một công cụ tuyệt vời và được thử nghiệm tốt để lưu trữ và truy xuất dữ liệu. Nhìn chung, ngôn ngữ hoạt động hoàn hảo với cơ sở dữ liệu lớn và lấy thông tin từ web nhanh hơn các ngôn ngữ khác.
Julia
Julia được phát triển cho khoa học dữ liệu và điện toán khoa học. Đó là một ngôn ngữ tương đối mới nhưng nó đang trở nên phổ biến trong các nhà khoa học dữ liệu một cách nhanh chóng. Mục đích chính của ngôn ngữ là khắc phục những nhược điểm mà Python đã thể hiện trong phân tích dữ liệu và trở thành lựa chọn đầu tiên của các kỹ sư dữ liệu. Julia được biên dịch dẫn đến hiệu suất nhanh hơn, có cú pháp tương tự như Python nhưng thân thiện hơn với toán học và có thể sử dụng các thư viện Python, C và Forton. Ngôn ngữ này cũng nổi tiếng với tính toán song song của nó nhanh hơn và tinh vi hơn so với ở Python.data engineers. Julia is compiled which results in faster performance, has a similar syntax to Python but a more math-friendly one, and can utilize Python, C, and Forton libraries. The language is also famous for its parallel computing which is faster and more sophisticated than in Python.
Scala
Scala và Spark Framework của nó thường được sử dụng cho các dự án có cơ sở dữ liệu khối lượng lớn và được các kỹ sư BigData yêu thích. Bạn không phải tải xuống toàn bộ bộ dữ liệu nhưng làm việc với nó trong các phần. Scala chạy trên JVM và có thể dễ dàng nhúng vào mã doanh nghiệp. Nó có nhiều công cụ để chuyển đổi dữ liệu và nhanh hơn Python và R với các vòng lặp rõ ràng.BigData engineers. You do not have to download the whole data set but work with it in chunks. Scala runs on JVM and can be easily embedded in the enterprise code. It has many tools for data transformation and is faster than Python and R with explicit loops.
4 ngôn ngữ này là phổ biến nhất trong số các nhà khoa học và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là họ cũng có thể sử dụng MATLAB để phân tích thống kê, tenorflow cho dữ liệu lớn, đồ thị và điện toán song song hoặc JavaScript để trực quan hóa tốt hơn.
Conclusion
Dữ liệu đã trở thành một phần quan trọng của bất kỳ doanh nghiệp nào muốn có lợi thế cạnh tranh trên thị trường và đưa ra quyết định sáng suốt. & NBSP;
Có nhiều ngôn ngữ được sử dụng để phân tích dữ liệu: R, SQL, Julia và Scala là những lựa chọn hàng đầu cho mục đích này. Mỗi ngôn ngữ thực hiện một số nhiệm vụ trong quá trình phát triển dữ liệu tốt hơn ngôn ngữ khác. Nhìn chung, không có ngôn ngữ hoàn hảo mà là một ngôn ngữ phù hợp hơn cho dự án của bạn. & NBSP;
Tuy nhiên, Python vẫn là ngôn ngữ phổ biến nhất để phân tích dữ liệu. Nó có nhiều thư viện hỗ trợ các nhà phân tích dữ liệu trên mỗi bước công việc của họ, có một cộng đồng tuyệt vời có thể giúp đỡ trong trường hợp mọi thứ không diễn ra suôn sẻ và đó là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất. & NBSP;
Nếu bạn muốn tạo một doanh nghiệp dựa trên dữ liệu và đang tìm kiếm một nhà phát triển Python có thể giúp bạn với điều đó, đừng ngần ngại liên hệ với chúng tôi! Các nhà phát triển Ideamotive có nhiều kinh nghiệm với Python và có thể cung cấp dịch vụ chuyên gia trong bất kỳ nhiệm vụ phát triển nào bạn có.contact us! Ideamotive developers have extensive experience with Python and can provide expert services in any development task you have.
Dawid là một nhà phát triển Stack đầy đủ có kinh nghiệm trong việc tạo ra Ruby trên đường ray và phản ứng các ứng dụng gốc từ vô hiệu hóa đến thực hiện.Siêu anh hùng công nghệ, cung cấp các giải pháp tuyệt vời cho khách hàng của chúng tôi và giúp họ phát triển.
Xem tất cả các bài viết của tác giả