python如何分析数据,python如何做简单的数据分析

　　python怎么分析数据？

　　不同的数据分析方法通常可以用于不同的场景。比如对于大部分职场人来说，Excel可以满足大部分数据分析场景。当数据量较大时，可以通过学习数据库知识来完成数据分析任务。对于更复杂的数据分析场景，可以通过BI工具完成数据分析。一方面通过工具进行数据分析方便，另一方面也容易掌握。

　　但对于更开放的数据分析场景，数据分析需要通过编程来完成，比如机器学习，而Python语言在机器学习领域应用广泛。机器学习进行数据分析需要五个步骤，即数据准备、算法设计、算法训练、算法验证和算法应用。

　　在使用机器学习分析数据时，首先要了解一些常用的算法，如knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。这些算法在机器学习领域非常常见，也有广泛的应用场景。当然，学习这些算法也需要有一定的线性代数和概率论基础。最好学习不同的算法，结合相应的应用场景进行分析，有些场景也需要结合多种算法进行分析。另外，通过场景学习算法的使用，会尽快建立画面感。

　　使用Python进行数据分析还需要掌握一系列库的使用，包括Numpy(矩阵运算库)、Scipy(统计运算库)、Matplotlib(绘图库)、pandas(数据集运算)、Sympy(数值运算库)等等。这些库在Python中广泛用于数据分析。

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