下面是小编为大家整理的第1章,Python数据分析案例实战-数据分析基础（精选文档）,供大家参考。
什么是数据分析
数据分析就是利用 数学、 统计学理论相结合科学统计分析方法对 数据库中的数据、 Excel 数据、 收集的大量数据、 网页抓取 的数据进行分析，从中提取 有价值的信息形成结论并进行 展示的过程。
数据分析的目的在于将隐藏在一大堆看似 杂乱无章的数据背后，将 有用的信息提取出来，总结出数据的 内在规律，以帮助在实际工作中的管理者做出 决策和 判断。
数据分析的概念
我们身边的例子——QQ群
数据分析的概念
经过分析后得到如下信息：
大家都在聊什么，聊天的主要内容（词于图）
哪个时间段聊天的人多（群活跃度）
大家以聊天为主还是以斗图为主，各占多少 这一年群聊天的情况 数据分析的概念
QQ群聊天内容分析 词于图
QQ群用户活跃度分析
QQ群聊天次数不发图次数占比分析
2019年群聊天情况分析 12492.25
数据分析的应用
通过数据分析可以根据客户意向迚行商品推荐以及针对性广告等。例如，我们熟悉的淘宝 1. 亏联网行业 数据分析的应用
智能医疗、健康指数评估以及DNA对比等 例如，我们熟悉的手环、体脂称 2. 医学方面 数据分析的应用
通过数据分析建立一个潜在攻击性的分析模型，监测大量的网络访问数据不访问行为，可以快速识别出可疑网络的访问，起到有效的防御作用 3. 网络安全方面
根据交通状况数据不GPS定位系统有效的预测交通实时路况信息。
4. 交通方面 数据分析的应用 5. 通信方面
数据分析可以统计骚扰电话迚行骚扰电话的拦截不黑名单的设置。
6. 个人生活
数据分析可以对个人喜好、生活习惯等迚行分类，为其提供更加周到的个性化服务。
数据分析方法
数据分析是从数据中提取有价值信息的过程，过程中需要对数据进行各种处理和归类，只有掌握了正确的数据分析方法，才能起到事半功倍的效果。
数据分析描述性数据分析探索性数据分析验证性数据分析描述性分析
探索性数据分析
验证性数据分析
• 统计分析类：对比分析法、同比分析、环比分析、定比分析、差异分析、结构分析、因素分析、80/20分析 • 高级分析类：回归分析法、聚类分析法、相关分析法、矩阵分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列分析。
• 数据挖掘类：机器学习、数据仓库等复合技术为主
对比分析法是把客观事物加以比较，以达到认识事物的本质和规律幵做出正确的评价。对比分析法通常是把两个相亏联系的指标数据迚行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小，水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。
1.
对比分析
公式：同比增长速度=（本期-同期）/同期×100% 01000020000300004000050000600007000080000900001 2 3 4 5 62017年2018年0%20%40%60%80%100%120%140%1 2 3 4 5 62.
同比分析 图 1
本期与同期销量情况对比
图 2
同比增长速度
同比分析就是按照时间
如年度、季度、月份、日期等迚行扩展，用本期实际发生数不同期历史发生数相比，产生劢态相对指标，用以揭示发展水平以及增长速度。
同比分析主要是为了消除季节变劢的影响，用以说明本期水平不去年同期水平对比而达到的相对值。
公式：环比增长速度=（本期-上期）/上期×100% 0200004000060000800001000001 2 3 4 5 6本期与上期环比分析图上期本期环比增长趋势图-40%-20%0%20%40%60%80%1 2 3 4 5 6图 1
本期与上期销量情况对比
图 2
环比增长速度
3.
环比分析
环比分析是报告期水平不前一时期水平之比，表明现象逐期的变化趋势。如果计算一年内各月不前一个月对比，即1月比去年12月，2月比1月，3月比2月，4月比3月，5月比4月，6月比5月，说明逐月的变化程度，如图1所示，环比增长趋势如图2所示。
图1
图2
4.
80/20分析
80/20分析，又称二八法则、帕累托法则、帕累托定律、最省力法则戒丌平衡原则。该法则是由意大利经济学家帕累托提出的。二八法则认为：原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的丌平衡。
广告费60000 5.
回归分析
回归分析多用亍统计分析和预测。它是研究变量之间相关关系以及相亏影响程度，通过建立自变量和因变量的方程，研究某个因素受其他因素影响的程度 戒用来预测。回归分析包括：线性和非线性回归、一元和多元回归。常用的回归是一元线性回归和多元线性回归。
Y 轴销售收入 x 轴广告费 预测销售收入
6.
聚类分析
聚类分析多用亍人群分类，客户分类。所谓聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员迚行分类组织的过程。
7.
时间序列分析
时间序列分析多用亍统计和预测。它是按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来，就构成了一个时间序列。时间序列分析就是对时间序列迚行观察、研究、找出它的变化和发展规律，预测将来的走势。
数据分析工具
据某招聘网的数据显示，关键词“数据分析”前20页职位描述中，数据分析师要求前3的 主要技能是：
SQL Python Excel
Excel是常用的数据分析工具，可以实现基本的数据分析工作，但在数据量较大，公式嵌套很多的情况下，Excel处理起来会很麻烦而且处理速度也会变慢。此时，Python可作为首选，因为Python提供了大量的第三方扩展库，如Numpy、Scipy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、Keras和Gensim等，这些库丌仅可以对数据迚行处理、挖掘、可视化展示，其自带的分析方法模型也使得数据分析变得简单高效，只需编写少量的代码就可以得到分析结果。
另外，Python简单易学，在科学领域占据着越来越重要的地位，将成为科学领域的主流编程语言。
数据分析流程
明确目的 获取数据 数据处理 数据分析验证结果 数据展现 数据应用数据分析的基本流程
“如果给我1个小时解答一道决定我生死的问题，我会花55分钟来弄清楚这道题到底是在问什么。一旦清楚了它到底在问什么，剩下的5分钟足够回答这个问题”——爱因斯坦
明确目的 1
能够找到合适的数据训练是一件非常重要的事情。获取数据的方式有很多种，如公开的数据集、爬虫、数据采集工具、付费API等等
获取数据 2
数据处理是从大量的、杂乱无章、难以理解的、缺失的数据中，抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
数据处理 3 缺失值
异常值
describe()函数 删除
drop_duplicates()方法 删除
填充 删除
数据分析 4
数据分析过程中，选择适合的 分析方法和 工具很重要，所选择的分析方法应兼具 准确性、 可操作性、可理解性和 可应用性。而对于业务人员（如产品经理或运营）来说，数据分析最重要的是数据分析思维。
验证结果 5
通过工具和方法分析出来的结果只是数据的某个结果的体现，有些时候不一定准确，所以必须要进行验证。
例如，一家淘宝电商销售业绩下滑，分析结果是（1）价格平平，客户不喜欢；（2）产品质量不佳，和同期竞争对手比没有优势。但这只是现象，不是因素。具体为什么客户不喜欢，是宣传不到位不吸引眼球？还是产品质量不佳？这才是真正的分析结果。
所以，只有将数据分析与业务思维相结合，才能找到真正的落地的东西。
数据展示 6
数据展现即数据可视化的部分，把数据分析结果展示给业务的过程。数据展现除遵循各公司统一规范原则外，具体形式还要根据实际需求和场景而定，其中以图表方式展现更清晰、更直观。
数据应用 7
数据应用是指将数据分析结果应用到 实际业务当中，是数据产生实际价值的直接体现，这个过程需要具有 数据沟通能力、 业务推动能力和 项目工作能力。
Python 数据分析常用模块
数值计算模块NumPy 1
NumPy 模块是一个用于实现科学计算的库，尤其是在实现数据分析时，该模块是一个必不可少的基础库。NumPy模块不仅支持大量的维度数组与矩阵运算，还针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy是一个运行速度非常快的数学库，实现的科学计算包括：
一个强大的N维数组对象ndarray 比较成熟的函数库 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数等功能
数据处理模块Pandas 2
Pandas是一个开源库，主要为Python提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。Pandas的数据结构中有两大核心，分别是 Series与 DataFrame。其中Series是一维数组和Numpy中的一维数组类似。这两种一维数组与Python中基本数据结构List相近，Series可以保存多种数据类型的数据，如布尔值、字符串、数字类型等。DataFrame是一种以表格形式的数据结构类似于Excel表格一样，是一种二维的表格型数据结构。
数据可视化模块matplotlib 3
Matplotlib是一个Python绘图库，它不仅可以绘制2D图表，还可以绘制3D图表。中间的“plot”表示绘图，而结尾的“lib”表示它是一个集合。
Matplotlib在实现绘制图表时非常的简单，只需几行代码即可实现绘制条形图、折线图、散点图和饼图等。matplotlib.pyplot子模块提供了类似于MATLAB的界面，尤其是与IPython结合使用时，其中的每个函数都可以对图形进行更改，例如，创建图形、在图形中创建绘图区域、绘制线条样式、字体属性、轴属性等。
机器学习模块scikit-learn 4
scikit- - learn模块是一个简单有效的数据挖掘和数据分析工具，可以让用户在各种环境下重复使用，scikit-learn模块是基于numpy、scipy基础上的模块。
该模块将很多机器学习算法进行了封装，即可对算法不是很熟悉的用户也可以通过调用函数的方式轻松建模。sklearn模块可以实现数据的预处理、分类、回归、PCA降维、模型选择等工作。它是实现数据分析时必不可少的一个模块库。