如何使用python进行数据分析

1、Python数据分析流程及学习路径

数据分析的过程可以概括为读写、处理与计算、分析与建模、可视化四个部分。在不同的步骤中使用不同的 Python 工具。每个步骤的主题也包含很多内容。

根据每个部分需要的工具，Python数据分析的学习路径如下：

2、利用Python读写数据

Python读写数据，主要包括以下内容：

我们以一小段代码来看：

可以看出，Python只需要两三行代码就可以读取EXCEL文件。

3、利用Python处理和计算数据

第一步和第二步，我们主要使用Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于向量化科学计算，pandas主要用于表型数据处理。

4、利用Python分析建模

在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn两个库。

Statsmodels允许用户浏览数据，估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计，统计测试，绘图函数和结果统计列表。

Scikit-leran 是一个著名的机器学习库，可以快速使用各种机器学习算法。

5、利用Python数据可视化

数据可视化是数据工作的重要组成部分，可以辅助分析和展示结果。

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