python数据分析心得体会_数据分析心得体会
数据分析心得体会
在数据分析这门课程当中主要学习了
numpy
和
pandas
和数据挖掘的知识，学习过
程很充实，也不是很难。
首先学习了
Numpy,
NumPy(Numerical
Python)
是
Python
语言的一个扩展程序库，
主要学习了
1
、矩阵生成，
2
、矩阵切片，
3
、轴对换、相乘，
4
、条件填入（
where
）
，
5
、
数据处理。
NumPy
是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算。
在
pandas
中有两类非常重要的数据结构，
即序列
Series
和数据
DataFrame
。
Series
类似于
numpy
中的一维数组，
除了通吃一维数组可用的函数或方法，
而且其可通过索引
标签的方式获取数据，还具有索引的自动对齐功能；
DataFrame
类似于
numpy
中的二维
数组，
同样可以通用
numpy
数组的函数和方法，
而且还具有其他灵活应用。
之后学习了
数据索引
index
，
包括了通过索引值或索引标签获取数据以及自动化对齐；
此外，
pandas
模块为我们提供了非常多的描述性统计分析的指标函数，如总和、均值、最小值、最大
值等，
我们来具体看看这些函数；
在
SQL
中常见的操作主要是增、
删、
改、
查几个动作，
那么
pandas
能否实现对数据的这几项操作呢？答案是
Of Course!
我们发现，不论是
删除行还是删除列，都可以通过
drop
方法实现，只需要设定好删除的轴即可，即调整
drop
方法中的
axis
参数。默认该参数为
0
，表示删除行观测，如果需要删除列变量，
则需设置为
1
。在
Excel
中有一个非常强大的功能就是数据透视表，通过托拉拽的方式
可以迅速的查看数据的聚合情况，
这里的聚合可以是计数、
求和、
均值、
标准差等。
pandas
为我们提供了非常强大的函数
pivot_table()
，该函数就是实现数据透视表功能的。
数据挖掘的技术与方法相关知识包括：数据挖掘的方法分为描述性与预测性两种。
其中描述性数据挖掘指的是分析具有多个属性的数据集，
找出潜在的模式和规律，
没有
因变量。要采用的算法：聚类、关联分析、因子分析、主成分分析等。预测性数据挖掘
指的是用一个或多个自变量预测因变量的值。主要算法：决策树、线性回归
Logistic
回归、支持向量机、神经网络、判别分析。
通过这几天的学习我了解到数据分析的复杂性和难度，
想要学好的它，
还需要我花
费很长时间。
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