数据可视化python数据分析之,python数据可视化分析总结
1.前三个问题：1。什么是1.python？
2.数据操作是什么？
3.为什么要用python做数据操作？
1.1什么是Python？这是老生常谈。下面百度一下，简单罗列一下，太多余了。
Python是一种面向对象的解释性计算机编程语言。开源免费：使用python和第三方库不收费。可移植性：丰富的制度化和非制度化数据工具库和工具的多平台操作：连接Oracle、MySQL、SQLite等数据库的连接库。数据科学计算库Numpy、Scipy、Pandas文本处理库NLTK机器学习库Scikit-Learn、Theano图形视频分析处理与挖掘库PIL、Opencv开源计算框架TensorFlow海量数据计算能力和效率：基于强大的第三方库支持，对于超过GB甚至TB规模的海量数据，Python的计算能力和工作效率远超其他数据工具语言，简单易学，开发效率高：语法简单，对于有编程基础的人来说非常简单。建议看看基础教程1.2什么是数据运算？数据化运营是指将基于数据的工具、技术和方法科学地分析、指导和应用到运营过程中的各个环节，从而实现优化运营效果和效率、降低成本、提高效益的目标。
1.2.1数据操作的重要性
更高效的决策意味着你可以在更短的时间内做出决策，从而跟上甚至领先竞争对手。数据操作可以让辅助决策更加便捷，数据智能可以引发主动决策思维，从而提前预测决策时机，提高决策效率。1）提高运营决策效率
智能数据工作模式，可以基于数据科学方法对数据进行钻取，得到可量化的预期结果，加上决策层的丰富经验，会提高运营决策的正确性。2）提高运营决策正确性
数据化运营可以通过标准口径的数据、信息和结论(即规定的输入数据格式)，结合数据化的工作方法和思路，优化运营过程中的执行环节，从而降低沟通成本，提高工作效率，增强执行效果。3）优化运营执行过程
通过建立连续正确的工作目标，促进工作效率最大化，实施优化的工作方法，可以有效减少企业的重复支出，提高单位成本的投资报告。
1.2.2数据操作的两种方式从数据功能来看，数据操作可以分为决策型数据操作和数据驱动型数据操作。
(1)支持决策数据操作
通过数据、模型、知识等。协助决策者进行经营决策，从而帮助、辅助和辅助决策者。
(2)数据驱动的数据操作
是指整个运营过程，以结果最大化为目标，以关键数据为触发和优化方式，将运营业务流程、逻辑和技能封装到具体应用中，借助计算机技术和企业内部流程、机制，形成一体化的数据工作流。比如个性化推荐就是一种数据驱动的运营模式。
决策辅助数据操作和数据驱动数据操作是两个不同层次的数据应用。相对于决策辅助的数据操作，数据驱动的数据操作更难实现，数据的价值更大。
决策数据化运营是为业务决策者服务的，整个过程由运营者掌控，有数据的辅助作用。数据驱动数据化操作的过程是由数据控制的，数据是主体。为了实现这一过程，需要IT、自动化系统和算法。数据驱动是自我导向，自我驱动，效果导向。1.2.3数据操作流程
(1)第一阶段：数据需求沟通
1)需求产生：运营部门产生的一些数据运营需求，如预测商品销量、发现异常订单、确定营销目标人群名单等。2)需求沟通：业务需求沟通，包括需求背景、要解决的问题、预期结果等数据状态沟通，包括数据存储环境、主要字段、数据字典、数据量、更新频率、数据周期等。如果没有数据，则需要指定数据收集规则，并启动数据收集和分析之间的通信。根据与运营人员的交流，了解哪些是有业务背景的常用数据，不同的场景会导致怎样的数据变化，分析会涉及哪些关键领域或场景等。业务人员的丰富经验会帮助数据工作者少走很多弯路。(2)第二阶段：数据分析和建模。
1)获取数据：数据操作分析所需的数据需要通过特定授权从数据库或文件中获取。2)数据预处理：质量检查、样本平衡、分类汇总、数据集合并、删除重复、划分、排序、离散化、标准化、变量过滤、换位、查找转换、脱敏、转换、采样、异常值和缺失值处理等。3)数据分析和建模：使用各种数据分析和挖掘方法对数据进行分析和建模。方法包括统计分析、OLAP分析、回归、聚类、分类、关联、异常检测、时间序列、协同过滤、主题模型、路径分析、漏斗分析等。4)数据结论输出：数据分析或挖掘建模报告、Excel统计结果、数据API输出、数据结果返回数据库、数据结果直接集成到应用程序中自动运行。(3)第三阶段：数据落地应用。
1)数据结论沟通：沟通的主要内容是将通过数据得出的结论和结果与业务进行沟通，通过沟通初步验证结论的正确性、可靠性和可行性，并对结果进行修正。如果不可行，就要回到第二阶段，重新开始数据分析和建模过程。2)数据部署和应用：将可行的数据结论沟通后，可以直接应用到运营和执行中。3)后续效果检测与反馈：大部分数据运营分析都不是“一次性”的，尤其是在部署应用之后，之前的数据结论在实践中的效果需要再次验证，必要时需要再次修改结论并反馈意见。1.3为什么要用python进行数据操作？Python是用来进行数据操作的，它会充分利用python强大的功能和效率来满足数据操作的复杂需求。
Python可以在数据操作过程中有效地整合来自企业内外的海量、多类型、异构、多数据源，提供丰富的集成、开发、分析、建模和部署应用。Python高效的开发效率可以帮助数据操作在最短的时间内进行概念验证，并提供科学的预测结果，从而为快速准确的数据操作提供基础。简单来说，就是因为python可以高效处理复杂的数据，有很多接口可以满足数据操作的需要。
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。