pythonweb大數據分析

㈠ python怎麼做大數據分析

數據獲取：公開數據、Python爬蟲外部數據的獲取方式主要有以下兩種。（推薦學習：Python視頻教程）
第一種是獲取外部的公開數據集，一些科研機構、企業、政府會開放一些數據，你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息，爬取租房網站上某城市的租房信息，爬取豆瓣評分評分最高的電影列表，獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據，你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識：元素（列表、字典、元組等）、變數、循環、函數………
以及，如何用 Python 庫（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後，你還需要一些高級技巧，比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等，來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取：SQL語言
在應對萬以內的數據的時候，Excel對於一般的分析沒有問題，一旦數據量大，就會力不從心，資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業，都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具，為海量數據的存儲與管理提供可能，並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能：
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理：Python（pandas）
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的，數據的重復、缺失、異常值等等，這時候就需要進行數據的清洗，把這些影響分析的數據處理好，才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理，學會 pandas （Python包）的用法，應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下：
選擇：數據訪問
缺失值處理：對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理：重復值的判斷與刪除
異常值處理：清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作：描述性統計、Apply、直方圖等
合並：符合各種邏輯關系的合並操作
分組：數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping：快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下：
基本統計量：均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量：偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識：總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗：各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識：條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識，你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotpb 等（python包）做一些可視化的分析，通過各種可視化統計圖，並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下：
回歸分析：線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法：決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法：k-means……
特徵工程基礎：如何用特徵選擇優化模型
調參方法：如何調節參數優化模型
Python 數據分析包：scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段，重點了解回歸分析的方法，大多數的問題可以得以解決，利用描述性的統計分析和回歸分析，你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然，隨著你實踐量的增多，可能會遇到一些復雜的問題，你就可能需要去了解一些更高級的演算法：分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型，對於模型的優化，你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
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㈡ python和大數據，哪個發展方向會更好點就業面更廣呢

你好，目前python和大數據是兩個不同的方向，如果你想選擇學習一門技術，首先要找到適合自己的方向。只要努力去學，有足夠的意志力，找一個合適的平台，系統的學習一下，還是會有很大的收獲。
如果你想要快速學習一門技術，專業全面的學習方式比較好，一般費用在2W左右，4-6個月左右。千鋒適合零基礎的小白迅速成長，學習曲線先快後慢，也適合有一定基礎的學員進階學習，鞏固知識的基礎上，穩步進步突破職業瓶頸。

㈢ 如何學習python用於做網站數據抓取以及大數據分析

數據抓取和數據分析是Python的應用領域，學習Python都可以做這些工作的，同時還可以從事人工智慧、科學運算、游戲開發等領域。
學習Python可以自學也可以報名培訓班學習，自學的話周期比較長，容易半途而廢，報名培訓班學習的話，學習周期一般在六個月之中，從入門到精通，更加貼合企業的需求，您可以根據自己的情況來決定。
同時在學習Python過程中需要自己付出努力和時間，沒事干多敲敲代碼、多練習、多交流。

㈣ 大數據和python有什麼關系嗎

什麼是大數據？
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
為什麼是python大數據？
從大數據的網路介紹上看到，大數據想要成為信息資產，需要有兩步，一是數據怎麼來，二是數據處理。
數據怎麼來:
在數據怎麼來這個問題上，數據挖掘無疑是很多公司或者個人的首選，畢竟大部分公司或者個人是沒有能力產生這么多數據的，只能是挖掘互聯網上的相關數據。
網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。
當然，網路爬蟲並不僅僅只是打開網頁，解析HTML怎麼簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。
Python由於能夠很好的支持協程(Coroutine)操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。
數據處理:
有了大數據，那麼也需要處理，才能找到適合自己的數據。而在數據處理方向，Python也是數據科學家最喜歡的語言之一，這是因為Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。
正是因為這些原因，才讓python語言成為很多公司處理大數據的首選。加之python本身具有簡單、易學、庫多等原因，讓越來越多的人選擇轉行python開發。

㈤ 選擇python還是web前端好

其實Python和web前端都是不錯的選擇，未來的發展前景十分廣闊，具體選擇哪個方向需要根據自身知識結構和興趣愛好來決定。
Python語言最近幾年上升趨勢明顯，伴隨著大數據和人工智慧的發展，Python語言未來發展前景非常廣闊。Python語言有三大優勢，語言生態健全，Python語言目前在Web開發、大數據開發、人工智慧開發、嵌入式開發和後端服務開發領域有非常廣泛的應用，其次程序員的需求量很高，企業招聘量大;重點是Python自身語法簡單、使用方便、開發周期短。
Python語言自身的語法比較簡單，但是可以寫出非常復雜的程序來，對於具有扎實數學基礎的人來說，選擇Python發展前景非常好。
web前端開發相對於來說也是非常簡單的，對數學等基礎要求並不是很高，如果基礎比較弱，覺得Python比較難學的話，選擇web前端也是可以的。
不過從就業前景、就業崗位、薪資待遇多方面考慮，選擇Python更加合適，Python是近幾年非常流行的編程語言，市場需求量很高，國內外有很多知名的公司都在使用Python開發。

㈥ 如何用Python分析大數據

毫不誇張地說，大數據已經成為任何商業交流中不可或缺的一部分。桌面和移動搜索向全世界的營銷人員和公司以空前的規模提供著數據，並且隨著物聯網的到來，大量用以消費的數據還會呈指數級增長。這種消費數據對於想要更好地定位目標客戶、弄懂人們怎樣使用他們的產品或服務，並且通過收集信息來提高利潤的公司來說無疑是個金礦。
篩查數據並找到企業真正可以使用的結果的角色落到了軟體開發者、數據科學家和統計學家身上。現在有很多工具輔助大數據分析，但最受歡迎的就是Python。
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要，並且許多企業內部已經在使用Python了，比如Google，YouTube，迪士尼，和索尼夢工廠。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。所以，大數據市場急需Python開發者，不是Python開發者的專家也可以以相當塊速度學習這門語言，從而最大化用在分析數據上的時間，最小化學習這門語言的時間。
用Python進行數據分析之前，你需要從Continuum.io下載Anaconda。這個包有著在Python中研究數據科學時你可能需要的一切東西。它的缺點是下載和更新都是以一個單元進行的，所以更新單個庫很耗時。但這很值得，畢竟它給了你所需的所有工具，所以你不需要糾結。
現在，如果你真的要用Python進行大數據分析的話，毫無疑問你需要成為一個Python開發者。這並不意味著你需要成為這門語言的大師，但你需要了解Python的語法，理解正則表達式，知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
各種類庫
當你掌握了Python的基本知識點後，你需要了解它的有關數據科學的類庫是怎樣工作的以及哪些是你需要的。其中的要點包括NumPy，一個提供高級數學運算功能的基礎類庫，SciPy，一個專注於工具和演算法的可靠類庫，Sci-kit-learn，面向機器學習，還有Pandas，一套提供操作DataFrame功能的工具。
除了類庫之外，你也有必要知道Python是沒有公認的最好的集成開發環境(IDE)的，R語言也一樣。所以說，你需要親手試試不同的IDE再看看哪個更能滿足你的要求。開始時建議使用IPython Notebook，Rodeo和Spyder。和各種各樣的IDE一樣，Python也提供各種各樣的數據可視化庫，比如說Pygal，Bokeh和Seaborn。這些數據可視化工具中最必不可少的就是Matplotlib，一個簡單且有效的數值繪圖類庫。
所有的這些庫都包括在了Anaconda裡面，所以下載了之後，你就可以研究一下看看哪些工具組合更能滿足你的需要。用Python進行數據分析時你會犯很多錯誤，所以得小心一點。一旦你熟悉了安裝設置和每種工具後，你會發現Python是目前市面上用於大數據分析的最棒的平台之一。
希望能幫到你！

㈦ 未來大數據和python哪個就業前景更好點

大數據分析會更有前景一些。

python只是一種工具。但是會工具不一定會分析，可以選擇的工具有很多，但是分析能力卻是比較有限的。

所以，能力比工具更重要。