python适合做大数据分析,python能不能分析大数据

　　数据获取：公开数据、Python爬虫

　　获取外部数据主要有两种方式。(推荐学习：Python视频教程)

　　首先是获取外部公共数据集。一些科研机构、企业、政府会开放一些数据。你需要去特定的网站下载这些数据。这些数据集通常是完美的，质量相对较高。

　　获取外部数据的另一种方式是爬虫。

　　比如你可以通过爬虫获取招聘网站上某个职位的招聘信息，在租房网站上抓取某个城市的租房信息，抓取豆瓣评分最高的电影榜单，获取知乎点赞和网易云音乐评论的榜单。基于互联网抓取的数据，可以分析某个行业，某个人群。

　　爬行之前，需要了解一些Python的基础知识：元素(列表、字典、元组等。)、变量、循环、函数……

　　以及如何使用Python库(urllib，BeautifulSoup，requests，scrapy)实现网络爬虫。

　　掌握了基础爬虫之后，还需要一些高级技能，比如正则表达式、使用cookie信息、模拟用户登录、数据包捕获分析、构建代理池等。来应对不同网站的反爬虫限制。

　　数据存取：SQL语言

　　在处理一万以内的数据时，Excel一般分析没有问题。一旦数据量大了就力不从心了，数据库可以很好的解决这个问题。而且，大多数企业都会以SQL的形式存储数据。

　　SQL作为最经典的数据库工具，使得海量数据的存储和管理成为可能，大大提高了数据抽取的效率。你需要掌握以下技能：

　　在特定情况下提取数据。

　　添加、删除、检查和更改数据库

　　如何建立多个表之间的关系？

　　数据预处理：Python（pandas）

　　很多时候，我们得到的数据并不干净，比如数据重复、缺失、异常值等。这时候就需要对数据进行清洗，对影响分析的数据进行处理，才能获得更准确的分析结果。

　　数据预处理，学习熊猫(Python包)的用法，处理一般的数据清洗。所需知识点如下：

　　选择：数据访问

　　缺失值处理：删除或填充缺失的数据行。

　　重复值处理：重复值的判断和删除。

　　异常值处理：删除不必要的空格和极端异常数据。

　　操作：描述性统计、应用、直方图等。

　　合并：符合各种逻辑关系的合并操作。

　　分组：数据划分，分别执行功能，数据重组。

　　重塑：快速生成数据透视表

　　概率论及统计学知识

　　所需知识点如下：

　　基本统计学：均值、中位数、众数、百分位数、极值等。

　　其他描述性统计：偏度、方差、标准差、显著性等。

　　其他统计知识：总体和样本，参数和统计，误差线

　　概率和假设检验：各种分布和假设检验过程。

　　概率论其他知识：条件概率、贝叶斯等。

　　有了统计学的基础知识，就可以利用这些统计数据做基础分析了。可以用Seaborn，matplotlib等。(python包)做一些可视化的分析，通过各种可视化的统计图得到有指导意义的结果。

　　Python 数据分析

　　掌握回归分析的方法。通过线性回归和logistic回归，其实你可以对大部分数据进行回归分析，得出一个相对准确的结论。这一部分要掌握的知识点如下：

　　回归分析：线性回归和逻辑回归。

　　基本分类算法：决策树，随机森林…

　　基本聚类算法：K-means …

　　特征工程基础：如何选择具有特征的最优模型？

　　调整方法：如何调整参数优化模型？

　　Python数据分析包：scipy、numpy、scikit-learn等。

　　在这个阶段的数据分析，重点放在回归分析的方法上，大部分问题都可以解决。利用描述性统计分析和回归分析，可以得到很好的分析结论。

　　当然，随着练习的增多，你可能会遇到一些复杂的问题，你可能需要了解一些更高级的算法：分类和聚类。

　　然后你就知道不同类型的问题，哪种算法模型更适合了。对于模型优化，你需要知道如何通过特征提取和参数调整来提高预测精度。

　　你可以通过Python中的scikit-learn库实现数据分析、数据挖掘建模、分析的全过程。

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