pythonnumpy高级教程 python计算生态覆盖的领域？

python计算生态覆盖的领域？

Python计算生态中有哪些领域？

Python计算生态涵盖面网络爬虫、数据分析、文本处理、数据可视化、图形用户界面、机器学习、Web开发、网络应用开发、游戏开发、虚拟现实、图形艺术等多个领域，下面结合各个领域常用的Python库和框架，指挥大家简单啊清楚Python的计算生态。

1.网络爬虫

网络爬虫是一种遵循肯定会的规则不自动从网络上直接抓取信息的程序或者脚本，Python计算生态是从Requests、Python-Goose、Scrapy、Beautiful Soup等库或框架为这些操作可以提供了强有力的支持。

2.数据分析

数据分析指用适当的统计分析方法对积攒来的大量数据参与汇总表格与分析，以求价值最大化地发挥出来数据的作用。Python计算生态是从Numpy、Pandas、SciPy库为数据分析领域提供给支持。

3.文本处理

文本处理即对文本内容的处理，包括文本内容的分类、文本特征的提取、文本内容的转换等等。Python计算生态通过Jieba、PyPDF2、Python-docx、NLTK等库为文本处理领域提供支持。

4.数据可视化

数据可视化是一门关与数据视觉表现形式的科学技术研究，它顾着比较有效转述数据信息，也需更加注重信息去传达的美学形式，二者互为因果。Python计算生态通常是从Matplotlib、Seaborn、Mayavi等库为数据可视化领域可以提供支持。

5.Web开发

Web开发指设计和实现浏览器而非桌面进行的程序开发。Python计算生态按照Django、Tornado、Flask、Twisted等库为Web开发领域提供给了支持。

6.机器学习

机器学习是一门牵涉到概率论、统计学、迅速接近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科的多领域交叉学科，Python计算生态主要注意是从Scikit-learn、TensorFlow、MXNet库为机器学习领域可以提供支持。

7.游戏开发

游戏开发统称2D游戏开发和3D游戏开发，Python计算生态按照PyGame和Panda3D库为游戏开发领域需要提供支持。

数据分析真的每天都是python，SQL吗？转行数据分析的话要重点学习什么呢？

数据分析工作，不单能按照对虚无飘渺数据的分析去发现到问题，还能通过经济学原理建立起数学模型，对投资或其他决策是否需要依先生进行分析，预测未来的收益及风险情况，为应有科学合理的决策可以提供依据。

数据分析工作讲真话，用数据揭示工作现状和发展趋势，决定了凭印象、凭感觉决策的不科学状况，客观的评价地抓住了工作中必然的运用对比问题，使这些问题无可辩驳地反映在面前，不利于人们不得不努力再努力增强水平、及时改正问题。数据分析工作提高了工作效率，增加了管理的科学性。

我们提数据，做报表，这些都是信息的收集，信息的处理，信息的整合；而给结论，是我们要输出的对这些信息的描述，也就是我们不需要告诉别人这些信息到底是是啥；因为信息多，我们才要整理一番，是因为整理好了，我们才要提炼出来没有用信息。

三个最优秀的数据分析专家，是需要必须具备200元以内能力：

1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与可以展示，它有一个有用的前提是必须懂业务，除开行业知识、公司业务及流程等，最好有自己独到见解的见解。数据分析的目的那是通过研究数据利用能量转化增长，若冲出行业背景和公司业务内容，数据分析那就是几具没有价值的数据图表罢了。

2、管理能力。数据分析师无非是需要搭建中数据分析框架的要求，可以确定统一的业务指标。一方面需要针对数据分析的结论研究出根本原因，并为下一步怎么办的工作目标做出决定指导性的规划。

3、分析能力。数据分析师要要掌握一些行之有效的的数据分析方法，并能灵巧的与自身实际工作相结合。数据分析师广泛的数据分析方法有：对比分析法、分组分析法、交叉的十字分析法、结构分析法、条形图分析法、综合评价分析法、因素分析法、矩阵关联分析法等。低级的分析方法有：相关分析法、重临分析法、聚类分析法、判别分析法、主成分分析法、因子分析法、对应分析法、时间序列等。

4、工具使用能力。数据分析工具是基于数据分析方法理论的工具，对于越加内容庞杂的数据，数据分析师需要要能够掌握或者的工具去对这些数据接受采集、彻底清洗、分析和处理，以飞速准确地的到最后的结果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、设计能力。是指运用图表和图形还没有数据分析师的观点模糊、明确地淋漓尽致地展现不出来，使分析结果一幕了然。图表设计是门大学问，如何中,选择图形，如何通过版式设计，颜色怎样最好搭配等，都必须完全掌握一定的设计原则。

如果不是你的自学能力很强，那就你这个可以可以参考网上的推荐书籍，自己放下手机，找些案例又开始学。

要是你要前辈的指导，那你你可以不听从CDA数据分析研究院的老师推荐一下的学习方法来去学习数据分析：

必须，数据分析师必须三个方面的能力：技术（编程），数据分析方法，行业知识。

一、数据分析技术

主要注意以及excel，sql，BI分析工具等。

数据分析是个比较大的概念，查找领域也有很多的分析工具，包括：

1、Excel工具（Excel的极为强大要单列）

2、好的专业的数据分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、数据分析编程工具：Python、R等

4、商业智能BI工具

本文要注意想大家推荐推荐自助式BI数据分析工具。BI即商业智能，专指主要是用于业务分析什么的技术和工具，声望兑换、处理原始数据，将其转化为能变现信息指导商业行动。Gartner把BI定义方法为一个概括性的术语，3个坦克师应用程序、基础设施和工具，通过某些数据、分析信息以改进并优化软件决策和绩效，形成一套最适合的商业实践。

自助式商业智能和数据可视化工具，让数据分析更很简单

自助式BI（也叫做什么自助式分析），是一种新的数据分析。让没有统计分析、数据挖掘、数据库SQL知识的业务人员，也可以不按照相当丰富的数据交互和探索功能，突然发现数据背后的原因和价值，最大限度地后期业务决策的制定。自助式BI分析功能是可以依附于的的的BI软件，也可以由行业应用软件就需要提供。

BI数据分析工具，需要提供自助式BI结论功能，最终用户也可以的很身形灵活的与数据交互，探索数据背后的原因并发掘更多价值，为决策制定并执行能提供快速有效的数据支撑。在仪表板设计和分析阶段，可以提供图表实现联动、数据钻取、数据切片器、OLAP等交互式分析功能，用户仅需实际并不多的操作，便能不能找到最有价值的数据。

自助式BI的价值

在不使用比较传统商业智能BI软件的企业中，要先马上准备数据仓库和数据集市，后再由IT/分析团队创建家族分析看板和报表，但，不断企业发展步伐的加快，业务用户不需要更急速、更太容易地访问数据，这将解决他们在空前复杂的环境中更好的做出决策。借助于自助式BI分析工具，也可以让这一需求能得到满足，还能很好的提高企业的数据文化。

简单易用的自助式BI

自助式BI从数据准备着到BI交互式视频分析整个过程提供了高度易用的分析体验。分析什么人员通过拖拉拽飞快完成数据建模和仪表板设计。不仅仅设计什么过程，最后也具备什么一定高度自助烧烤灵话的数据探察能力。分析过程与业务深度融合发展，完全让科学决策与业务管理左行。

自助准备着数据、创建角色仪表板和报表

业务人员几乎这个可以自己电脑设计仪表板和报表，参照自己的业务需要进行数据分析、中,选择合适的数据可视化效果，并无法形成分析见解，也能真接分析什么自己的Excel等数据，最大限度地尽量减少以往花大量时间准备需求，然后交由IT部门开发（或则实施厂商）的业务模式，可以提升企业的整体运行效率，以适应适应瞬息万变的市场环境。

二、数据分析方法

广泛的数据分析方法和200元以内13种：

1.详细解释统计

详细解释性统计是指句子修辞制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据的集中在一起趋势、离散趋势、偏度、峰度。

2.假设检验

参数检验

参数检验分析比较多包括U验和T检验

1）U验不使用条件：当样本含量n减小时，样本值条件正态分布

2）T实验检测使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合国家规定正态分布

非参数检验

非参数检验是是对总体分布情况做的假设，

比较多方法除了：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。

3.信度分析：检査仪器测量的可信度，的或调查问卷的真实性。

4.列联表结论：主要用于总结线性系统变量或头发定型变量之间有无必然去相关。

5.具体分析：研究现象之间是否需要存在地某种依存关系，对具体详细有依存关系的现象探讨查找方向及咨询程度。

6.方差分析

不使用条件：各样本须是相互独立的必掉样本；各样本充斥正态分布总体；各总体方差互相垂直。

7.回归分析

以及：一元线性回归讲、多元线性回归模型讲、Logistic回归分析什么这些其他回归方法：非线性回归、活动有序重临、加权值回归等

8.聚类分析：样本个体或指标变量按其具备的特性并且分类，寻找比较合理的度量事物相似性的统计量。

9.辨别分析：据已掌握到的一批分类内容明确的样品成立判别函数，使出现判罚的事例起码，使之对变量的一个新样品，判断它来自哪个还行吧

10.主成分分析：将彼此相关的一组指标转化成为相互的的的一组新的指标变量，铁钩其中较少的几个新指标变量就能看专业反应原多个指标变量中所乾坤二卦的主要注意信息。

11.因子分析：一种旨在搭建去寻找追踪在多变量数据中、没能真接观察到却会影响或意志可测变量的潜在原因因子、并估计潜在原因因子对可测变量的影响程度在内潜在目标因子之间的相关性的一种40多块统计分析方法

12.R0C结论

R0C曲线是参照一系列有所不同的二分类(分界值或决定阈）.以真阳性率（灵敏度)为纵坐标，假阳性率（1-特异度)为横坐标手工绘制的曲线

13.其他分析方法

时间序列分析、生存分析什么、对应分祈、决策树分析、神经网络。

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