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数据是21世纪最宝贵的资源100年在广泛的行业中,世界顶级公司正在调整其商业模式,以收集和分析更多数据。政府和民间机构也在效仿。联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯称“准确的数据”良好政策和决策的命脉.”

今天,数据影响着一切,从我们的电影推荐到我们的医疗,从在线广告到减贫倡议。在过去两年中产生了更多的数据比人类历史前几年的总和还要多。但这里有一个令人震惊的统计数字。据估计,世界上只有0.5%的数据进行了分析。

使用Pandas和Python进行数据分析

最后更新:2021年4月

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使用Python强大的熊猫库快速轻松地分析数据!所有的数据集包括-欢迎初学者!|鲍里斯·帕斯卡弗

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能力一起工作在现代世界,数据正成为一项至关重要的技能。但数据分析到底是什么,如何开始呢?在本文中,我们将探索所有细节。

什么是数据分析?

意义不同的公司,不同的团队,甚至不同的项目,对“数据分析”的理解也不尽相同。最好考虑一下目的数据分析方法。

数据分析的目标是从数据集中提取关键见解。数据分析师旨在发现有用的信息,帮助利益相关者做出明智的决策。这不仅仅是数字运算。数据分析想要找到故事在数据中,底层趋势,隐藏消息.最好的数据分析师甚至可能看起来像算命师,他们利用现有的数据来预测未来。

它可能声音挑战,但数据分析远没有看起来那么复杂!我们大多数人每天都像数据分析师一样思考问题。例如,我们可以:

在这些情况下,我们用过去和现在的观察来影响我们未来的行为。数据分析也寻求同样的结果。

有哪些类型的数据?

有很多不同的类型的数据。一些常见的例子包括:

数据类型可分为两大类:定量定性.定量数据涉及数字测量.定性数据描述了特征特征

假设我们正在分析一个在美国销售的房屋数据集。定量数据的例子可能包括售价、卧室数量或面积。定性数据的例子可能包括房屋的地址、挂牌代理人或类型(例如,牧场或殖民地)。

数据分析的过程

数据分析过程从查询开始。你想算出什么?哪些信息对你或业务部门做出决定有帮助?需要获取哪些数据?现有的数据收集中是否包含了答案?

一旦数据收集完毕,下一步就是提取这是从源头上说的。数据分析员可以查询数据库以提取相关的信息表。各种不同的文件类型,包括CSV(逗号分隔值)、JSON(JavaScript对象表示法)和HDF(分层数据格式)用于存储数据。

原始数据描述数据的原始格式,即数据在被操作之前的存储方式。原始数据往往带有缺陷,分析师需要在分析发生之前修复这些缺陷。例如:

清理数据的过程称为数据争用或数据模糊。

一旦数据被清理,我们就对数据集应用一系列操作。每一步的目标都是为了更接近原始业务查询的答案。数据分析有点像侦探工作。随着时间的推移,熟练的分析师会构建一个动态的数据分析技术工具包,并学习正确的方法来解决手头的问题。一些日常操作的例子包括:


一旦分析师得出结论,最后一步就是向利益相关者展示。可交付成果可能因任务而异。一个利益相关者可能会要求一个单一的结论性数字,如计数或总数。另一方可能要求收集所有相关数据点。第三种人可能希望看到一份书面摘要。

用图片描述一个想法通常比用一段文字更容易。数据的可视化表示在数据分析报告中很流行。一些常见的可视化包括条形图、饼图、散点图和直方图。

数据分析工具

所有技能水平的分析师都可以使用免费和商业数据分析工具。有些优化了速度和效率。其他人则关注用户体验和便利性。很少只有一个技术为一份工作。相反,数据分析师要学会选择最好的他们当前任务的工具。

Microsoft Excel是当今最流行的数据分析工具。据估计是安装在全球7.5亿台计算机上.类似的电子表格软件包括谷歌Sheets和Apple Numbers。对于那些刚开始进行数据分析的人来说,Excel是一个很好的选择。与竞争对手相比,它的视觉界面需要更小的学习曲线。

一旦数据集的规模和复杂性开始增长,就最好过渡到更为繁重的解决方案。其他数据分析工具包括:

这些工具为更高级的分析和包括自动化在内的其他好处打开了大门。

随着企业和机构收集越来越多的数据,预计对数据分析师的需求将持续增长。幸运的是,学习数据分析的入门门槛从来没有这么低过。许多深入的在线课程可用于多种技术。数据分析是一项值得投资的投资,对于那些想要学习一项可以在家庭和工作中都有用的多功能技能的人来说。

页面最后更新:2020年7月

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