python数据分析可以做什么工作

1. python数据分析可以做什么工作

现在互联网发展迅速，众多行业巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，所以学好Python能够从事的工作还是很多的，而且前景非常不错。
学完python可以应用于以下领域：
①Web 和 Internet开发
②科学计算和统计
③人工智能
④桌面界面开发
⑤软件开发
⑥后端开发
⑦网络爬虫
可以从事的岗位也很多，比如Python爬虫工程师，大数据工程师等等！
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。

2. 可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

 
   一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。
   一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。
   Pandas中数据框数据的Profiling过程
   Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。
   Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。
   对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：
   由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。
    安装 
   用pip安装或者用conda安装
   pip install pandas-profiling
   conda install -c anaconda pandas-profiling
    用法 
   下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。
   #importing the necessary packages
   import pandas as pd
   import pandas_profiling
   df = pd.read_csv('titanic/train.csv')
   pandas_profiling.ProfileReport(df)
   一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。
   还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。
   profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)
   profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")
    Pandas实现交互式作图 
   Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。
   Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。
    安装 
   pip install plotly
   # Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks
   pip install cufflinks
    用法 
   #importing Pandas
   import pandas as pd
   #importing plotly and cufflinks in offline mode
   import cufflinks as cf
   import plotly.offline
   cf.go_offline()
   cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)
   是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。
   df.iplot()
   df.iplot() vs df.plot()
   右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。
    Magic命令 
   Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。
   所有可用的Magic命令列表
   Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。
   接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：
    % pastebin 
   ％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。
   在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。
   #file.py
   def foo(x):
   return x
   在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。
    %matplotlib notebook 
   函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。
    %run 
   用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。
   %run file.py
   %%writefile
   %% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。
    %%latex 
   %%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。
    查找并解决错误 
   交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。
    Printing也有小技巧 
   如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。
    让你的笔记脱颖而出 
   我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。
    蓝色警示框：信息提示 
   
   Tip: Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.
   If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.
   
    黄色警示框：警告 
   
   Example: Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.
   
    绿色警示框：成功 
   
   Use green box only when necessary like to display links to related content.
   
    红色警示框：高危 
   
   It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.
   
    打印单元格所有代码的输出结果 
   假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：
   In [1]: 10+5
   11+6
   Out [1]: 17
   单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。
   添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。
   In [1]: 10+5
   11+6
   12+7
   Out [1]: 15
   Out [1]: 17
   Out [1]: 19
   恢复原始设置：
   InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"
    使用'i'选项运行python脚本 
   从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。
   首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。
   其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：
   import pdb
   pdb.pm()
   这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。
    自动评论代码 
   Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。
    删除容易恢复难 
   你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。
   如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。
   如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。
    结论 
   在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！
   

3. 学数据分析，Python必学吗？

为什么要学习数据分析？是因为数据不会说谎！
随着互联网技术的日臻成熟，获取数据的方式以及数据量越来越可靠。通过大数据技术，每天可以获取到大量的有效数据，如何让这些数据产生价值，就需要通过数据分析将复杂多样的数据制作成为有意义的数据报告。
网上有很多关于数据分析的图书，这是其中一个办法，能学习到很多统计学以及数据分析相关的理论知识，而作为实战应用层面的工作岗位，只掌握理论知识是不够的。建议大家能够系统地学习一下Python相关的数据分析技术。然后就业前完成1-3个真实的数据分析案例。

4. python数据分析要学哪些东西

python数据分析要学4点：
1、熟练地使用数据分析主流工具。
2、数据库、数据采集核心技能。

3、数据分析高级框架。
4、实际业务能力与商业分析。
自然智能，指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。这些行为包括了人的大脑思考及决策、耳朵听力及判断、眼睛视觉及判断、鼻子嗅觉及判断、皮肤触觉及判断等，体现在人行为的方方面面。

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的本质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

5. python数据分析干什么

第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数以及列数。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息，使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数，可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一行进行空值检查，返回的结构是逻辑值，包含空值返回true，不包含则返回false。
第二、数据清洗
Python可以进行数据清洗，Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充;Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
第三、数据提取
进行数据提取时，主要使用三个函数：loc、iloc以及ix。Loc函数按标签进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按照标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据之外，还可以按照具体的条件进行提取，比如使用loc和isin两个函数配合使用。
第四、数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛选，Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数，使用方法比较简单，groupby按列名称出现的顺序进行分组。

6. 利用python实现数据分析

7. Python数据分析具体要学习哪些内容？

不同的培训机构在Python培训内容上也各有不同，小U在这里以优就业为例给大家简单介绍。优就业的Python课程以项目实战为导向，一共设置了5大阶段，主要学习内容如下：
第一阶段：Python核心编程——Python语言基本介绍、面向对象编程、Linux操作系统、文件系统与用户管理、进程管理与服务配置、Shell编程与bash，源文件编译、版本控制、MySQL使用、MySQL进阶等。
第二阶段：全栈开发——HTML、CSS、JavaScript、jQuery、 BootStrap、Vue、Web开发基础、数据库操作、FLask配置、Django认识、Models、Templates、Views、Tornado框架进阶、ElasticSearch等。
第三阶段：网络爬虫——爬虫与数据、Scrapy框架、Scrapy框架与信息实时抓取、定时爬取与邮件监控、NoSQL数据库、Scrapy-Redis框架、百万量数据采集等。
第四阶段：人工智能——数据分析、pyechart模块动态可视化、词云、分类算法、聚类算法、回归类算法、关联算法、卷积神经网络、TensorFlow+PaddlePaddle、图像识别等。
第五阶段：就业指导——最后就业指导分为面试就业指导、专业技术指导两方面。
Python培训学习路线都是基于培训内容制定的，优就业的Python课程针对零基础学生开设，所以学习路线设置也是由浅入深，循序渐进。
首先学习Python语言基础+Linux+MySQL，这部分内容是初级Python工程师需要掌握的;
其次学习Python web编程基础+Flask框架+Django框架+Tornado框架，这部分内容是Python web工程师需要掌握的;
接下来学习数据爬取+Scrapy框架+分布式爬虫框架，这部分内容是爬虫工程师需要掌握的;
最后学习数据分析+机器学习+深度学习，这部分内容学习完成是数据分析工程师、人工智能工程师需要掌握的。
优就业Python培训班面向零基础人员开设，讲师都是拥有多年的实战开发经验和授课经验，始终致力于给学员更好的课程培训和学习体验。
综上，相信大家对“Python培训内容有哪些?学习路线是如何规划的?”都有了一定的了解，希望对您有所帮助。点击这里领取我们线上学习免费课程。更多关于Python培训的问题，可以持续关注浙江优就业 官方网站以及浙江优就业公众号具体了解哦。如果大家有时间的话，最好是能到我们线下基地进行实地考察。
浙江优就业教育：http://zhejiang.ujiuye.com/

8. python数据分析是干什么的

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
类型（推荐学习：Python视频教程）
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析
建议大家使用python进行数据分析，原因有以下四点：
python语言非常的简单、易学，适合初学者作为入门语言
Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习。举个例子，假如我们在处理数据的时候，希望把用户性别数据数值化，也就是变成计算机可以运算的数字形式，我们可以直接用一行列表推导式完成，十分的简洁，
python拥有强大的通用编程能力
不同于R或者matlab，python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、web、自动化运维甚至游戏等等很多领域都有广泛的应用。这就使公司使用一种技术完成全部服务成为可能，有利于各个技术组之间的业务融合。比如，我们用python的爬虫框架scrapy爬取数据，然后交给pandas做数据处理，最后使用python的web框架django给用户作展示，这一系列任务可以全部用python完成，能大大提高公司的技术效率。
Python拥有一个巨大而活跃的科学计算社区
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，使python成为数据处理任务重要解决方案。在科学计算方面，python拥有numpy、pandas、matplotpb、scikit-learn、ipython等等一系列非常优秀的库和工具，特别是pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，正在成为各行业数据处理任务的首选库。
python是人工智能时代的通用语言
在人工智能火热的今天，python已经成为了最受欢迎的编程语言。得益于python的简洁、丰富的库和社区，大部分深度学习框架都优先支持python语言编程，比如当今最火热的深度学习框架tensorflow，它虽然是C++编写的，但对python语言支持最好。
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