Boris Paskhaver.

数据是21的最有价值的资源世纪。在一系列行业中,世界顶级公司正在调整他们的商业模式,收集和分析更多数据。政府和民事机构也遵循诉讼。联合国秘书长,AntónioGuteres,称为准确的数据“是良好政策和决策的命脉。”

今天,数据影响到我们的电影建议到我们的医疗治疗,从在线广告到减贫计划。在过去两年中产生了更多数据比在前一年的人类历史上结合的所有。但这是一个令人震惊的统计数据。估计仅在世界上只有0.5%的数据进行了分析。

熊猫和Python的数据分析

最后更新1月2021年

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使用Python强大的pandas库快速轻松地分析数据!所有数据集包括-初学者欢迎!|由Boris Paskhaver

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的能力合作在现代世界,数据正成为一项至关重要的技能。但是数据分析到底是什么,我们该如何开始呢?在本文中,我们将探讨所有细节。

什么是数据分析?

意义“数据分析”可以因公司而异,从团队到团队,甚至从项目到项目。思考更好目的数据分析。

数据分析的目标是从数据集中提取密钥洞察。数据分析师旨在发现有助于利益相关者做出明智决策的有用信息。这不仅仅是关于嘎吱作响的数字。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先生,他们利用现有的数据来预测未来。

它可能声音具有挑战性,但数据分析比出现的复杂程度较小!我们大多数人每天都认为数据分析师。例如,我们可能:

在这些情况下,我们会用我们过去和现在的观察来影响我们未来的行为。数据分析寻求同样的结果。

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或者特征

想象一下,我们正在分析一个美国售出房屋的数据集。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子的地址、挂牌经纪人或类型(例如,牧场或殖民地)。

数据分析过程

数据分析过程从询问开始。你想弄清楚什么?什么信息对您或业务部门做出决定的帮助?需要获取哪些数据?是否有现有的数据收集,您拥有答案?

收集数据之后,下一步是提取它来自它的来源。数据分析师可以查询数据库以释放相关信息表。多种不同的文件类型,包括CSV(逗号分隔值),JSON(JavaScript对象)和HDF(分层数据格式),用于存储数据。

原始数据以原始格式描述数据,即在操作数据之前存储数据的方式。原始数据通常带有缺陷,分析师需要在分析之前修复这些缺陷。例如:

清洁数据的过程称为数据绞刑或数据沟槽。

清理完数据后,我们对数据集应用一系列操作。每一步的目标都是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:


一旦分析师达成了结论,最后一步就会向利益相关者呈现。可交付可以因分配而异。一个利益攸关方可以要求单一的确凿数字,例如计数或总和。另一个可以要求收集所有相关数据点。第三次可能希望看到书面摘要。

与图片的一个想法更容易,而不是与文本段落的想法更容易。数据的视觉表示在数据分析报告中很受欢迎。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

免费和商业数据分析工具可用于所有技能水平的分析师。有些是针对速度和效率进行了优化的。其他人专注于用户体验和方便。很少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是目前最流行的数据分析工具。据估计是这样安装在全球7.5亿台电脑上。类似的电子表格软件选项包括谷歌表和苹果数字。对于那些开始数据分析的人来说,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。

一旦数据集开始增大尺寸和复杂性,就会转变为更重的解决方案变得最佳。其他数据分析工具包括:

这些工具打开了更高级的分析和其他益处,包括自动化。

预计数据分析师的需求将继续随着公司和机构收集越来越多的数据而继续发展。幸运的是,用于学习数据分析的进入的障碍从未降低。许多深入的在线课程可用于广泛的技术。数据分析是一个值得投资,这些人可以为那些挑选一个可以证明在家庭和工作中有用的多功能技能。

页面最后更新:2020年7月

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