数据分析需先清洗数据,再通过探索性分析指导建模,最后用合适方法与可视化呈现结果。首先数据清洗包括处理缺失值、异常值、重复数据及格式转换,如用pandas.isna()检测缺失值,fillna()填充,箱线图识别异常值;其次探索性分析(eda)通过直方图、散点图、describe()和相关系数矩阵了解数据分布与变量关系;接着根据业务目标选择分类(逻辑回归、随机森林)、回归(线性回归、xgboost)、聚类(kmeans、dbscan)等方法;最后可视化使用matplotlib、seaborn或plotly,结合简洁图表清晰传达结果,如双y轴折线图展示用户增长趋势,确保每一步细节到位才能保障分析质量。
数据分析现在几乎成了各个行业的标配技能,而Python因为其简洁易用的语法和丰富的库支持,成为数据分析最常用的工具之一。如果你刚入门或者想系统地了解Python做数据分析的方法,这篇文章应该能帮你理清思路。
不管你的分析模型多高级,数据不干净,结果就是错的。数据清洗主要包括处理缺失值、异常值、重复数据以及格式转换等。
举个例子:你拿到一份销售数据,发现“销售额”那一列里有个别单元格写的是“N/A”,这时候如果不处理直接求和,整个结果就会变成NaN。
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在正式建模之前,先做探索性分析(EDA),有助于理解数据分布、变量之间的关系,也能帮助你决定后续用什么方法。
常用做法包括:
比如你想分析用户活跃度和购买金额的关系,画个散点图就能大致看出有没有正相关趋势。这一步不需要复杂的算法,但对后续建模方向很有帮助。
Python中有很多现成的库可以直接调用,像scikit-learn、statsmodels、seaborn等。不同的业务目标要用不同的分析方法:
这些方法其实都不难,关键是理解每个方法适用的场景。比如KMeans要求数据分布比较均匀,如果你的数据明显是非球形分布,可能就得换DBSCAN。
分析结果最终是要给人看的,所以可视化不能马虎。Matplotlib和Seaborn是最基础的两个库,Plotly和Pyecharts则更适合做交互式图表。
比如你在汇报用户增长趋势时,用一张双Y轴的折线图,同时显示新增用户数和留存率,比两段文字描述更有效。
基本上就这些。Python做数据分析并不神秘,关键是在实际项目中不断练习,把每一步都做到位。很多问题不是不会,而是容易忽略细节。
以上就是Python数据分析实战指南 Python数据分析常用方法介绍的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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