《2021年最新快速掌握Python數據分析與可視化課件》

2021年最新快速掌握Python數據分析與可視化課件Python是當今最受歡迎的數據分析工具之一。本課件從Python的基礎講起，介紹了數據分析和可視化等應用。針對初學者和進階者打造。Python簡介及環(huán)境搭建1Python是一種開源高級編程語言跨平臺、可移植性好、易于學習。2環(huán)境搭建要點安裝Python解釋器、IDE、科學計算包，自己動手寫程序測試。Numpy庫基礎操作1數組創(chuàng)建使用numpy.array()方法實現一維、二維、多維數組的創(chuàng)建。2數組變換使用reshape()、transpose()等方法實現數組矩陣的變換。3數組運算使用numpy中的各種函數和運算符實現數組的加減乘除、點積、求和、隨機數生成等操作。Pandas庫基礎操作數據結構Series和DataFrame是pandas庫中最常用的兩種數據結構，Series是一維數組，DataFrame是二維標簽矩陣。數據清洗清除空值、重復值、異常值等，填充缺失值，格式規(guī)范化等。數據變換篩選、排序、切片以及Aggregation操作，將原數據變換為新的數據形式。數據分析常用方法介紹描述性統(tǒng)計使用python標準庫中的statistics模塊，pandas中的describe方法或numpy中的min、max、mean等實現統(tǒng)計方法。假設檢驗使用python-scipy中的ttest方法，針對不同分布條件的假設檢驗，實現參數檢驗和非參數檢驗。線性回歸利用pandas庫和scikit-learn庫實現回歸分析，包括單/多元回歸、嶺回歸和Lasso回歸等。時間序列使用python中的datetime、pandas、matplotlib庫完成時間序列數據的處理和可視化。數據可視化基礎知識數據可視化是將數據轉化為圖表或其他可視化形式的過程，其目的是揭示數據背后的規(guī)律和趨勢。需要選擇合適的圖表種類，對數據進行格式化、尺度調整及標注等。python中的matplotlib庫、Seaborn庫、plotly庫和Bokeh庫等，能夠滿足各種可視化需求。Matplotlib庫繪圖折線圖適用于連續(xù)數據，呈現數據的趨勢和周期性變化。直方圖適用于非連續(xù)數據，統(tǒng)計和展示數據頻率分布特征。散點圖適用于對兩種變量之間的關系進行探究，發(fā)現可能存在的相關性。Seaborn庫繪圖Heatmap適用于多個變量之間的關系探討，或者熱力圖。Pairplot適用于多個變量之間的相關性分析，同時可以將數據分類進行展示Boxplot適用于多個數據分布之間的比較，展示數據的中位數、分位數或異常點情況。Jointplot適用于兩個變量之間的關系密度以及單變量的分布情況，提供等高線或Hexbin的密度展示。數據分析實戰(zhàn)案例1電競數據分析利用LolAPI，獲取英雄聯盟比賽數據，分析隊員之間的得分表現、勝率統(tǒng)計、賽季數據總結等。2股票數據分析預測基于pandas、numpy、scipy、matplotlib等多個python庫，分析股票的漲跌、波動周期、分布規(guī)律等。3汽車銷售分析利用pandas庫、pandas-profiling、matplotlib等庫，獲得汽車銷售數據，分析汽車品牌、保養(yǎng)情況、車輛類型、銷售區(qū)域等。數據分析中的常見問題與解決方案數據缺失問題使用Pandas庫提供的missingno、dropna等實現數據缺失統(tǒng)計與清理。數據重復問題使用Pandas庫提供的duplicated、drop_duplicates等實現重復數據統(tǒng)計與清理。數據超出范圍問題使用Pandas、Numpy和Scipy等庫計算恰當的總體概率密度分布函數或者使用統(tǒng)計學方法去掉極端值(abnormals)。數據分析與機器學習的關系數據分析與機器學習有不少相似之處，但也有明顯的差別。數據分析側重于數據的描述和解釋，尋找數據之間的關系，一般是無監(jiān)督的。機器學習主要是通過訓練模型，挖掘數據內在的規(guī)律，例如進行分類、聚類以及回歸分析，是一種有監(jiān)督的方法。兩者都離不開python的numpy,pandas和matplotlib等數據庫，使用TensorFlow、Keras、Scikit-Learn和XGBoost等比較受歡迎的機器學習框架。線性回歸與邏輯回歸分析線性回歸通過一條直線對多個數據點進行擬合，預測最終結果。邏輯回歸預測categoricaloutcome，通過概率評分來確定結果。決策樹與隨機森林分析1決策樹從數據特征中構建一棵決策樹，實現對數據的分類、預測等操作。2隨機森林是一種自助型的Bagging，對多棵樹分類結果取平均，可以得到比單一決策樹更準確的分類結果。聚類分析與主成分分析聚類分析識別不同的類別，找到相似的樣本或對象，然后將其放入一組。主成分分析尋找數據貢獻度高的變量，將原始的多維數據降到低維度，而盡量保持不同維度之間的距離和數據的“差異度”不變。深度學習基礎知識人工神經網絡中的層次結構神經元轉換、激活函數和損失函數選擇、優(yōu)化算法的組合和學習率的調節(jié)是DL中的基本概念。卷積神經網絡中的卷積操作CNN主要應用與圖像處理中，在圖像分類、物體定位、固定姿勢人臉識別等領域表現出色。神經風格遷移利用DL網絡解決圖像風格遷移問題，將一個圖像的風格轉移到另一個圖像上。Keras庫在數據分析中的應用1基礎知識介紹Keras庫的基