Python數(shù)據(jù)分析與科學(xué)計(jì)算數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)1.1數(shù)據(jù)分析概述1.2數(shù)據(jù)分析流程1.3常用數(shù)據(jù)分析工具

1.1數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)分析：用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將它們加以匯總、理解并消化，把隱藏在數(shù)據(jù)背后的信息提煉出來(lái)，以求最大化地開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)的功能，發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。數(shù)據(jù)分析是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。

1.1數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景客戶分析：根據(jù)客戶的基本數(shù)據(jù)信息進(jìn)行商業(yè)行為分析營(yíng)銷分析：產(chǎn)品分析、價(jià)格分析、渠道分析、廣告與促銷分析社交媒體：以不同的社交媒體渠道生成的內(nèi)容為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)不同社交媒體的用戶分析、訪問(wèn)分析和互動(dòng)分析網(wǎng)絡(luò)安全：使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)，建立潛在攻擊識(shí)別分析模型，監(jiān)測(cè)大量網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)數(shù)據(jù)和相應(yīng)的訪問(wèn)行為，識(shí)別可能進(jìn)行入侵的可疑模式醫(yī)療行業(yè)：對(duì)疾病進(jìn)行預(yù)測(cè)，達(dá)到疾病預(yù)防的目的物流領(lǐng)域：通過(guò)業(yè)務(wù)系統(tǒng)和GPS定位系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)構(gòu)建交流狀況預(yù)測(cè)分析模型，有效預(yù)測(cè)實(shí)時(shí)路況、物流狀況、車流量、客流量和貨物吞吐量設(shè)備管理：收集和分析設(shè)備上的數(shù)據(jù)流，包括連續(xù)用電、零部件溫度、環(huán)境濕度和污染物顆粒等無(wú)數(shù)潛在特征

1.2數(shù)據(jù)分析流程

需求分析：了解數(shù)據(jù)分析的目的，提供數(shù)據(jù)分析的方向數(shù)據(jù)收集：根據(jù)數(shù)據(jù)分析目標(biāo)和需求分析的結(jié)果，提取、收集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)分析與建模：通過(guò)分析方法和聚類、分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、智能推薦等模型與算法等，對(duì)已處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有價(jià)值的信息，形成有效結(jié)論的過(guò)程數(shù)據(jù)可視化：將數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)結(jié)果以計(jì)算機(jī)圖形或圖像的方式展示給用戶撰寫(xiě)分析報(bào)告：對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)分析過(guò)程的總結(jié)和呈現(xiàn)

1.3常用數(shù)據(jù)分析工具E