Python数据分析技术（下）

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2023-01-12 15:16:33

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Python for Data Analysis 2013 pdf is concerned with the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is also a practical, modern introduction to scientific computing in Python, tailored for data-intensive applications. This is a book about the parts of the Python language and libraries you’ll need to effectively solve a broad set of data analysis problems. This book is not an exposition on analytical methods using Python as the implementation language.

本书主要是通过近70个鲜活的使用NumPy进行数据分析的例子来讲述如何使用NumPy进行数据分析和科学计算。numpy是python实现的科学计算包。目前基于python大数据分析基本都是使用NumPy这个工具包完成的，所以如果想从事大数据分析相关工作，学习numPy技术必不可少。本书详细介绍了python下的numPy编程和使用，是一本不可多得的讲述NumPy的书籍。

本文的第一部分详细介绍了Python数据分析工程师的技术栈，包括数据处理、数据可视化等方面。数据处理是数据分析的基础，涉及到数据的清洗、转换和集成。数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来，以便更好地理解和解释数据。通过这些技术的应用，Python数据分析工程师可以有效地处理和分析数据，从而得出有价值的结论。在接下来的部分中，我们将进一步探讨Python数据分析工程师的技术栈，包括统计分析、机器学习等方面的内容。我们将提供更多的代码示。

Python数据分析与挖掘是一个结合了数据处理、统计分析和机器学习技术的领域，它利用Python语言的强大功能来从大量数据中提取有价值的信息和知识。以下是一些关于Python数据分析与挖掘的详细介绍：### Python数据分析与挖掘的基本概念- **数据分析**：涉及使用统计方法和算法对数据集进行探索和分析，以发现数据中的模式、趋势和关联【1】。 - **数据挖掘**：是数据分析的一个分支，专注于从大型数据集中通过算法和统计模型提取有价值的信息【4】。### Python语言在数据分析与挖掘中的优势- *

下面来介绍一下基于Python的数据分析，主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优点、经常使用模块的用途以及使用Python进行数据分析的学习方法及步骤；python随着大数据和人工智能时代的到来，网络和信息技术开始渗透到人类平常生活的方方面面，产生的数据量也呈现指数级增加的态势，同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下，数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究课题。

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