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python回归分析函数 用python做回归分析案例( 五 )

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另外 ， Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域 。更重要的是，Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性 。因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事 。
Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一，国内外许多公司也已经在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等 。
3.数据分析流程
Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后 ， 就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界 。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：
1)数据获取
一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据 。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等 。
而获取外部数据主要有两种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据 。如果希望使用Python爬虫来获取数据 ， 我们可以使用以下Python工具：
Requests-主要用于爬取数据时发出请求操作 。
BeautifulSoup-用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据，解析为对象进而处理 。
Scapy-一个处理交互式数据的包 ， 可以解码大部分网络协议的数据包
2)数据存储
对于数据量不大的项目，可以使用excel来进行存储和处理，但对于数据量过万的项目，使用数据库来存储与管理会更高效便捷 。
3)数据预处理
数据预处理也称数据清洗 。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样 。CDA数据分析师认为数据分析有80%的工作都在处理数据 。如果选择Python作为数据清洗的工具的话，我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库：
Numpy - 用于Python中的科学计算 。它非常适用于与线性代数，傅里叶变换和随机数相关的运算 。它可以很好地处理多维数据，并兼容各种数据库 。
Pandas –Pandas是基于Numpy扩展而来的 ， 可以提供一系列函数来处理数据结构和运算，如时间序列等 。
4)建模与分析
这一阶段首先要清楚数据的结构，结合项目需求来选取模型 。
常见的数据挖掘模型有：
在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作：
scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库 。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法 。
Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目 。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高 。
5)可视化分析
数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程 。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具有：
Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式 。
Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和Pandas进行无缝链接 。
从上图我们也可以得知，在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作 。
python数据分析需要哪些库？1. NumPy
一般python回归分析函数我们会将科学领域的库作为清单打头python回归分析函数，NumPy是该领域的主要软件库之一 。它旨在处理大型的多维数组和矩阵，并提供python回归分析函数了很多高级的数学函数和方法，因此可以用它来执行各种操作 。

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