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数据分析与可视化(一)1.1数据分析1.1.1数据、信息与数据分析1.1.2数据分析与数据挖掘的区别1.1.3数据分析的流程1.2数据可视化1.3数据分析与可视化的常用工具1.4数据分析与可视化的Python类库
1.1数据分析1.1.1数据、信息和数据分析
数据:数据是指记录客观事件并能被识别的符号。正是物理符号或这些物理符号的组合记录了客观事物的性质、状态和关系。它是一个可识别的抽象符号。它是信息的表达和载体，可以是符号、文字、数字、声音、图像、视频等。
信息:信息是数据的内涵，信息加载在数据上，对数据做出有意义的解释。(用于消除不确定性)
数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。
是数据符号，为物理性，对数据进行处理后信息为对决策产生影响的数据，逻辑性，观念性；数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。它是数据信息的表达和载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。数据本身没有意义，数据只有在影响实体的行为时才成为信息。数据分析:数据分析是指运用适当的统计分析方法，对大量收集的数据进行分析，并对数据进行详细的研究和总结，以提取有用的信息并形成结论的过程。数据分析可以分为狭义和广义。狭义的数据分析是指根据分析目的，运用比较分析、分组分析、交叉分析、回归分析等方法，对收集到的数据进行加工分析，提取有价值的信息，充分发挥数据的作用，得出一个统计结果的过程。广义的数据分析是指利用基础探索、统计分析、深度挖掘等方法，在收集到的数据中发现有用的信息和未知的规律和模式，进而为下一步的经营决策提供理论和实践依据。广义的数据分析包括数据挖掘。
1.1.2数据分析与数据挖掘的区别数据挖掘:数据挖掘是指应用聚类、分类、回归、关联规则等技术，从大量不完整、有噪声、模糊、随机的实际应用数据中挖掘潜在价值的过程。
角度数据分析数据挖掘定义描述和探索性分析，评估现状和修正技术不足的技术“挖掘”过程，发现未知的模式和规律。重点是实际业务知识、技能、统计学、数据库、Excel、可视化等优秀的数学技能和编程技术成果。统计结果模型或规则数据分析和数据挖掘都是基于搜集来的数据，应用数学、统计和计算机等技术抽取出数据中的有用信息，进而为决策提供依据和指导方向。应结合业务知识进行解释。
1.1.3数据分析的流程需求分析:数据分析中的需求分析也是数据分析的第一步，也是最重要的一步，它决定了后续分析的方向和方法。数据获取:数据是数据分析的基础，是指根据需求分析的结果提取和收集数据。数据预处理:数据预处理是指数据合并、数据清洗、数据转换和数据标准化的过程。经过数据转换后，整个数据变得干净整洁，可以直接用于分析和建模。分析与建模:分析建模是指通过比较分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法以及聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型和算法，在数据中发现有价值的信息并得出结论的过程。模型评价与优化:模型评价是指根据模型的类型，使用不同的指标，对一个或多个已建立的模型的性能进行评价的过程。部署:部署是指将正式应用数据的分析结果和结论应用到实际生产系统中的过程。1.2数据可视化数据可视化:数据可视化是关于数据视觉表现形式(即以一定的汇总形式提取的一种信息，包括相应信息单元的各种属性和变量)的科学技术研究。主要是借助图形化(即数据的可视化显示)，有助于确定需要进一步调查的异常值、差距、趋势和有趣的数据点清晰有效地传达和交流信息。有效的可视化可以显著减少受众处理信息和获得有价值见解所需的时间，这是一个简化的过程。(表达观点，发现联系)
数据分析是一个探索性的过程，通常从一个具体的问题开始，数据分析和数据可视化这两个术语是密不可分的。在实际处理数据时，数据分析先于可视化输出，而可视化分析又是呈现有效分析结果的一种好方法。数据:专注于数据采集、清洗、预处理、分析和挖掘图形:专注于光学图像接收、信息提取、处理和转换、模式识别和存储与显示可视化:专注于数据转换成图形和交互处理。
1.3数据分析和可视化的常用工具
Excel是大家熟悉的电子表格软件，已经被广泛使用了很多年。现在甚至很多数据只能以Excel电子表格的形式获取。但是，它的局限性在于它一次可以处理的数据量，而且除非你熟悉Excel内置的编程语言VBA，否则为不同的数据集绘制图表将会极其繁琐。1. Microsoft Excel
r语言是一种集统计分析和图形显示于一体的用于分析和绘图的语言和运行环境软件。它是属于GNU系统的免费开源软件，是统计计算和统计绘图的优秀工具。2. R语言
Python是一种动态的、面向对象的解释性脚本语言。起初，它被用来编写自动化脚本。后来随着版本迭代和功能升级，也可以用于独立开发。它是一种跨平台的脚本语言。(Python规定了一个Python语法规则，实现Python语法的解释器就成了Python的解释器。Python代码具有简单性、可读性和可维护性的优点。3. Python语言
JavaScript(缩写为JS)是一种高级、多范例、解释性编程语言。它是一种基于原型、功能优先的语言。它支持面向对象编程、命令式编程和函数式编程。它提供操作文本、数组、日期和正则表达式的语法，不支持I/O(如网络、存储和图形等。)，但其宿主环境可以支持。它是一种由对象和事件驱动的客户端脚本语言，具有相对的安全性。4. JavaScript
PHP(“超文本预处理器”)是一种通用的开源脚本语言。语法吸收了C语言、Java、Perl的特点，有利于学习，应用广泛。它主要适用于Web开发领域，但其丰富的图形库意味着它可以应用于数据可视化。
1.4 Python数据分析与可视化类库5. PHP
Numpy包1. Numpy。它大大简化了向量和矩阵的运算和处理，并提供了许多先进的数值编程工具，如矩阵数据类型、向量处理和复杂的运算库。它是专门为严格的数字处理而生产的。它被许多大型金融公司，以及劳伦斯利弗莫尔(Lawrence Livermore)等核心科学计算组织使用，NASA用它来处理一些原本用C、Fortran或Matlab完成的任务。
是Python生态系统中数据分析，机器学习和科学计算的主力军
SciPy库2. SciPy，提供方便快捷的N维数组操作。SciPy library配合NumPy array工作，提供了许多用户友好且高效的数字实践，可以轻松解决科学计算中的一些标准问题。依赖于NumPy
熊猫是3. Pandas，是为了解决数据分析任务而创建的。它包含了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效操作大型数据集所需的工具，并提供了大量的函数和方法，使我们能够快速方便地处理数据。
基于NumPy 的一种工具
Matplotlib是一个4. Matplotlib，它可以在各种硬拷贝格式和跨平台交互环境中生成出版质量的图形。它可以和Numpy一起使用，为MATLAB提供了一个有效的开源替代方案；它还可以与图形工具包一起使用，使用户可以轻松地绘制数据；它还提供了多种输出格式。
Python 的 2D绘图库
Seaborn是5. Seaborn。它提供了一个交互性很强的界面，方便用户制作各种吸引人的统计图表。
基于matplotlib的图形可视化python包
基于SciPy，开发者针对不同应用领域开发的许多分支版本统称为Scikits，意为SciPy Toolkit。在这些分支版本中，最著名的，也就是6. Scikit-learn，是Scikit-learn。Scikit-learn是专门为Python语言的机器学习应用开发的开源框架。作为一个致力于机器学习的Python开源框架，内部实现了各种成熟的算法，安装使用方便，例子丰富，教程和文档中也有详细介绍。但不支持深度学习和强化学习、图模型和序列预测、Python、PyPy和GPU加速以外的语言。Scikit-learn的基本功能主要分为六个部分：专门面向机器学习。
本文部分内容来自清华大学出版社《Python数据分析与可视化》作者：芝麻减肥-wzdlq
很棒的书。有兴趣的同学可以买本书学习一下~
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