python进⾏⼤数据分析_Python进⾏⼤数据挖掘和分析
⼤数据⽆处不在。在时下这个年代，不管你喜欢与否，在运营⼀个成功的商业的过程中都有可能会遇到它。
什么是⼤数据？
⼤数据就像它看起来那样——有⼤量的数据。单独⽽⾔，你能从单⼀的数据获取的洞见穷其有限。但是结合复杂数学模型以及强⼤计算能⼒的TB级数据，却能创造出⼈类⽆法制造的洞见。⼤数据分析提供给商业的价值是⽆形的，并且每天都在超越⼈类的能⼒。
⼤数据分析的第⼀步就是要收集数据本⾝，也就是众所周知的“数据挖掘”。⼤部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有⽤户数据、产品数据和地理位置数据。今天，我将会带着⼤家⼀起探索如何⽤Python进⾏⼤数据挖掘和分析？
为什么选择Python?
Python最⼤的优点就是简单易⽤。这个语⾔有着直观的语法并且还是个强⼤的多⽤途语⾔。这⼀点在⼤数据分析环境中很重要，并且许多企业内部已经在使⽤Python了，⽐如Google，YouTube，迪⼠尼等。还有，Python是开源的，并且有很多⽤于数据科学的类库。
现在，如果你真的要⽤Python进⾏⼤数据分析的话，毫⽆疑问你需要了解Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组、字符串、字典、字典推导式、列表和列表推导式——这只是开始。
数据分析流程
⼀般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施⼀个数据分析项⽬。按照这个流程，
每个部分需要掌握的细分知识点如下：
数据获取：公开数据、Python爬⾍
外部数据的获取⽅式主要有以下两种。
第⼀种是获取外部的公开数据集，⼀些科研机构、企业、政府会开放⼀些数据，你需要到特定的⽹站去下载这些数据。这些数据集通常⽐较完善、质量相对较⾼。
另⼀种获取外部数据的⽅式就是爬⾍。
⽐如你可以通过爬⾍获取招聘⽹站某⼀职位的招聘信息，爬取租房⽹站上某城市的租房信息，爬取⾖
瓣评分评分最⾼的电影列表，获取知乎点赞排⾏、⽹易云⾳乐评论排⾏列表。基于互联⽹爬取的数据，你可以对某个⾏业、某种⼈进⾏分析。
在爬⾍之前你需要先了解⼀些 Python 的基础知识：元素(列表、字典、元组等)、变量、循环、函数………
以及，如何⽤ Python 库(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)实现⽹页爬⾍。
掌握基础的爬⾍之后，你还需要⼀些⾼级技巧，⽐如正则表达式、使⽤cookie信息、模拟⽤户登录、抓包分析、搭建代理池等等，来应对不同⽹站的反爬⾍限制。
数据存取：SQL语⾔
在应对万以内的数据的时候，Excel对于⼀般的分析没有问题，⼀旦数据量⼤，就会⼒不从⼼，数据库就能够很好地解决这个问题。⽽且⼤多数的企业，都会以SQL的形式来存储数据。
SQL作为最经典的数据库⼯具，为海量数据的存储与管理提供可能，并且使数据的提取的效率⼤⼤提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情况下的数据
数据库的增、删、查、改
数据的分组聚合、如何建⽴多个表之间的联系
数据预处理：Python(pandas)
很多时候我们拿到的数据是不⼲净的，数据的重复、缺失、异常值等等，这时候就需要进⾏数据的清洗，把这些影响分析的数据处理好，才能获得更加精确地分析结果。
对于数据预处理，学会 pandas (Python包)的⽤法，应对⼀般的数据清洗就完全没问题了。需要掌握的知识点如下：
选择：数据访问
缺失值处理：对缺失数据⾏进⾏删除或填充
重复值处理：重复值的判断与删除
异常值处理：清除不必要的空格和极端、异常数据
相关操作：描述性统计、Apply、直⽅图等
合并：符合各种逻辑关系的合并操作
分组：数据划分、分别执⾏函数、数据重组
Reshaping：快速⽣成数据透视表
概率论及统计学知识
需要掌握的知识点如下：
基本统计量：均值、中位数、众数、百分位数、极值等
其他描述性统计量：偏度、⽅差、标准差、显著性等
其他统计知识：总体和样本、参数和统计量、ErrorBar
概率分布与假设检验：各种分布、假设检验流程
其他概率论知识：条件概率、贝叶斯等
有了统计学的基本知识，你就可以⽤这些统计量做基本的分析了。你可以使⽤ Seaborn、matplotlib 等(python包)做⼀些可视化的分析，通过各种可视化统计图，并得出具有指导意义的结果。
Python 数据分析python大数据就业前景
掌握回归分析的⽅法，通过线性回归和逻辑回归，其实你就可以对⼤多数的数据进⾏回归分析，并得出相对精确地结论。这部分需要掌握的知识点如下：
回归分析：线性回归、逻辑回归
基本的分类算法：决策树、随机森林……
基本的聚类算法：k-means……
特征⼯程基础：如何⽤特征选择优化模型
调参⽅法：如何调节参数优化模型
Python 数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在数据分析的这个阶段，重点了解回归分析的⽅法，⼤多数的问题可以得以解决，利⽤描述性的统计分析和回归分析，你完全可以得到⼀个不错的分析结论。
当然，随着你实践量的增多，可能会遇到⼀些复杂的问题，你就可能需要去了解⼀些更⾼级的算法：
分类、聚类。
然后你会知道⾯对不同类型的问题的时候更适合⽤哪种算法模型，对于模型的优化，你需要去了解如何通过特征提取、参数调节来提升预测的精度。
你可以通过 Python 中的 scikit-learn 库来实现数据分析、数据挖掘建模和分析的全过程。
总结：
其实做数据挖掘不是梦，5步就能让你成为⼀个Python爬⾍⾼⼿!
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