Tôi có thể sử dụng Python để phân tích dữ liệu không?

Tại sao Python cần thiết cho phân tích dữ liệu?

Ngày 4 tháng 5 năm 2021

• chủ đề
• ngôn ngữ

Dữ liệu là một phần thiết yếu của bất kỳ doanh nghiệp hoặc doanh nghiệp nào. Điều quan trọng là phải thu thập, xử lý và phân tích luồng dữ liệu một cách kịp thời và chính xác để khám phá thông tin hữu ích cho việc ra quyết định trong kinh doanh

Ngành khoa học dữ liệu đang mở rộng nhanh chóng. Khối lượng dữ liệu có thể lớn, khiến việc xử lý thông tin trở nên khó khăn và tốn thời gian

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến trong tính toán khoa học, vì nó có nhiều gói tính năng hướng dữ liệu có thể tăng tốc và đơn giản hóa việc xử lý dữ liệu, do đó tiết kiệm thời gian

Bài viết này sẽ tập trung vào các tính năng khác biệt của ngôn ngữ lập trình Python và điều gì khiến nó trở thành lựa chọn tốt hơn để phân tích dữ liệu

Mục lục

Trăn là gì?

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, hướng đối tượng

Các thuộc tính và cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn của nó, kết hợp với kiểu gõ động (có nghĩa là chúng ta không phải khai báo loại biến như trong C hoặc Java) và liên kết, làm cho nó trở nên lý tưởng để phát triển ứng dụng và sử dụng nó làm ngôn ngữ kịch bản

Cú pháp đơn giản của Python nhấn mạnh khả năng đọc và giảm bảo trì lập trình

Python là ngôn ngữ lập trình có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ như tạo phần mềm, phát triển web, viết kịch bản, không giống như HTML, CSS và JavaScript

Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu thô và chuyển đổi nó thành thông tin mà người dùng có thể sử dụng để đưa ra quyết định

Nó đòi hỏi phải kiểm tra, làm sạch, biến đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin có giá trị, rút ​​ra kết luận và hỗ trợ ra quyết định

Trong thế giới kinh doanh ngày nay, phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định khoa học và hỗ trợ doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn

Khai thác dữ liệu là một dạng của kỹ thuật phân tích dữ liệu nhấn mạnh mô hình thống kê và khám phá thông tin cho mục đích dự đoán hơn là mô tả nghiêm ngặt

Kinh doanh thông minh bao gồm phân tích dữ liệu phụ thuộc nhiều vào tổng hợp, tập trung chủ yếu vào thông tin kinh doanh và ra quyết định để tăng doanh thu lợi nhuận

Một nhà phân tích dữ liệu là ai?

Các nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm giải thích dữ liệu, phân tích kết quả bằng các kỹ thuật thống kê và tạo báo cáo thường xuyên

Họ lập kế hoạch và thực hiện đánh giá dữ liệu, quy trình thu thập dữ liệu và các kỹ thuật nâng cao chất lượng và độ tin cậy thống kê khác

Họ cũng phụ trách xử lý dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu từ các nguồn chính và phụ

Điều gì làm cho Python trở thành một lựa chọn tuyệt vời để phân tích dữ liệu?

Python là một ngôn ngữ lập trình đa chức năng, được giải thích tối đa với một số ưu điểm thường được sử dụng để hợp lý hóa các tập dữ liệu lớn và phức tạp

Python có một số đặc điểm nổi bật khiến nó trở thành lựa chọn tốt nhất để phân tích dữ liệu

Xem các tính năng bên dưới

dễ học

Python tập trung vào cả tính đơn giản và dễ đọc, đồng thời cung cấp rất nhiều tùy chọn hữu ích cho các nhà khoa học/phân tích dữ liệu

Do đó, ngay cả những người mới sử dụng cũng có thể dễ dàng sử dụng cú pháp tương đối đơn giản của nó để tạo ra các giải pháp hiệu quả cho các tình huống phức tạp, chỉ với một vài dòng mã

Uyển chuyển

Tính linh hoạt cực cao của Python là một thuộc tính mạnh mẽ khác khiến nó trở nên phổ biến đối với các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu

Do đó, các mô hình dữ liệu có thể được tạo, các bộ dữ liệu có thể được hệ thống hóa, các thuật toán hỗ trợ ML có thể được phát triển, các dịch vụ web có thể được phát triển và khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để hoàn thành các tác vụ khác nhau trong một khoảng thời gian ngắn

Bộ sưu tập thư viện khổng lồ

Nó có nhiều thư viện hoàn toàn miễn phí mở cửa cho công chúng. Đó là yếu tố chính khiến Python trở nên cần thiết cho phân tích dữ liệu cũng như trong khoa học dữ liệu

Người dùng làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có thể đã quen thuộc với những cái tên như Pandas, SciPy, StatsModels và các thư viện khác được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng khoa học dữ liệu

Điều đáng chú ý là các thư viện không ngừng mở rộng, cung cấp các giải pháp mạnh mẽ

Đồ họa và trực quan

Thông tin hình ảnh nổi tiếng là dễ hiểu, làm việc và ghi nhớ hơn nhiều

Python cung cấp cho người dùng rất nhiều tùy chọn trực quan hóa khác nhau. Do đó, đây là phương pháp bắt buộc phải có cho tất cả khoa học dữ liệu, không chỉ xử lý dữ liệu

Bằng cách phát triển nhiều biểu đồ và đồ họa, cũng như các sơ đồ tương tác có sẵn trên web, các nhà phân tích dữ liệu có thể cung cấp dữ liệu nhiều hơn

Công cụ phân tích dữ liệu tích hợp

Các công cụ phân tích tích hợp sẵn của Python làm cho nó trở thành một công cụ hoàn hảo để xử lý dữ liệu phức tạp

Các công cụ phân tích tích hợp sẵn của Python cũng có thể dễ dàng thâm nhập vào các mẫu, tương quan thông tin trong các tập hợp mở rộng và cung cấp thông tin chuyên sâu tốt hơn, bên cạnh các ma trận quan trọng khác trong việc đánh giá hiệu suất

Phần kết luận

Bất kỳ công ty nào cũng có khả năng thu thập thông tin và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược đúng đắn, có thể duy trì tính cạnh tranh và tiến độ của nó được liên kết trực tiếp với hiệu suất của nó

Python là ngôn ngữ lập trình được quốc tế công nhận, có thể hỗ trợ người dùng quản lý dữ liệu tốt hơn vì nhiều lý do

Python là ngôn ngữ phổ biến nhất trong số các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu do có nhiều tùy chọn đồ họa và công cụ trực quan giúp dữ liệu khả dụng hơn

Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng Python trong phân tích dữ liệu?

Python có tốt hơn Excel để phân tích dữ liệu không?

Tôi nên học SQL hay Python để phân tích dữ liệu?