Python大数据分析库,python数据分析用什么数据库

　　python中的大数据分析要求：1。NumPy，提供高级数学运算函数的基础类库；2.SciPy，专注于工具和算法的可靠类库；3.Sci-kit-learn，用于机器学习；4.Pandas，它提供了操作DataFrame函数的工具。

　　本教程运行环境：windows7系统，python3版本3，Dell G3电脑。

　　毫不夸张地说，大数据已经成为任何商业交流不可或缺的一部分。桌面和移动搜索为世界各地的营销人员和公司提供了前所未有的数据，随着物联网的到来，大量用于消费的数据将呈指数级增长。这种消费数据对于那些希望更好地锁定客户，了解人们如何使用他们的产品或服务，并通过收集信息来增加利润的公司来说，无疑是一座金矿。

　　筛选数据并找到企业真正可以使用的结果的任务落到了软件开发人员、数据科学家和统计学家的肩上。现在辅助大数据分析的工具有很多，但Python是最受欢迎的一个。

　　为什么选择Python?

　　Python最大的优势就是简单易用。这种语言有直观的语法，是一种功能强大的多用途语言。这在大数据分析环境中非常重要，很多企业已经在使用Python，比如Google、YouTube、迪士尼、索尼梦工厂。还有，Python是开源的，有很多数据科学的类库。所以大数据市场急需Python开发者，非Python开发者的专家可以以相当的速度学习这种语言，从而最大化分析数据的时间，最小化学习这种语言的时间。

　　在使用Python进行数据分析之前，您需要从Continuum.io下载Anaconda，这个包包含了您学习Python中的数据科学所需的一切。它的缺点是下载和更新是在一个单元中进行的，所以更新单个库需要时间。但是值得。毕竟它给了你所有你需要的工具，所以你不需要挣扎。

　　现在，如果你真的想用Python进行大数据分析，毫无疑问，你需要成为一名Python开发者。这并不意味着你需要成为这门语言的大师，但是你需要知道Python的语法，理解正则表达式，知道什么是元组，字符串，字典，字典派生，列表和列表派生3354只是一个开始。

　　各种类库

　　在你掌握了Python的基础知识之后，你需要知道它关于数据科学的类库是如何工作的，以及你需要什么。其中包括提供高级数学运算函数的基础类库NumPy，专注于工具和算法的可靠类库SciPy，面向机器学习的Sci-kit-learn，以及提供DataFrame函数的工具集Pandas。

　　除了类库，你还有必要知道，Python并不是公认的最好的集成开发环境(IDE)，R语言也是。所以，你需要自己尝试不同的ide，看看哪个更能满足你的需求。开头推荐IPython笔记本，Rodeo，Spyder。和各种ide一样，Python也提供了各种数据可视化库，比如Pygal、Bokeh、Seaborn等。这些数据可视化工具中最重要的是Matplotlib，这是一个简单有效的数值绘图类库。

　　Anaconda中包含了所有这些库，所以下载后可以研究一下，看看哪些工具组合更能满足你的需求。用Python分析数据会犯很多错误，一定要小心。一旦你熟悉了安装设置和各个工具，你会发现Python是目前市面上大数据分析最好的平台之一。

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