Skip to main content
 Web开发网 » 编程语言 » Python语言

python做数据分析相对于传统数据分析究竟强在哪?

2021年11月27日2140百度已收录

传统的数据分析一般指通过Excel、SPSS或者SAS等工具,基于传统的统计分析方法,对数据进行分析。

相比Excel,Python能够处理更大的数据集,还能够建立复杂的机器学习模型。总结一下,用Python进行数据分析相对于传统数据分析有以下三点优势:

丰富的数据分析扩展包Python有丰富的用于数据分析的第三方库,例如Numpy、Pandas、Matplotlib、PyMySQL等。

Numpy:开源的数值计算框架,能够处理向量、矩阵等各种问题,相当于一个迷你MATLAB,小巧而且免费!

Pandas:基于Numpy构建,为时间序列分析提供了很好的支持,对于数据的预处理、连接外部数据文件等有强大的支持,借助于Pandas,Python可以很方便地连接外部数据源,例如csv、xlsx、json等文件。

Matplotlib:一个优秀的数据可视化库,能够绘制常用的数据分析图表,还能够绘制三维图形。

PyMySQL:可以让Python很方便地连接MySQL数据库,对数据库中的数据进行分析。

简单来说,Excel能做到的Python都能做到,但是Excel不能进行强大的编程及复杂的分析。但要说明的是,有些情况下,Python虽然能做到,但是不如Excel方便。

强大的机器学习算法库很多数据分析问题,光凭传统的统计分析方法已经无法解决,还需要借助于更强大的机器学习算法,而Python中的scikit-learn几乎能够实现所有的机器学习算法,调用起来非常方便。

监督学习算法:线性回归,分类算法如K近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM及集成学习方法。

无监督学习算法:聚类分析、关联分析。

大数据平台下的分析随着数据量的日益增多,很多公司采用大数据技术来处理数据,如Hadoop、Spark等。

Python结合Spark,能够在大数据平台下进行海量数据的分析与挖掘。

最后,也是最重要的,Python是免费的,绝大多数数据分析工具都是收费的,而且价格不低。

综上,Python在数据科学领域很受欢迎!

评论列表暂无评论
发表评论
微信