pythonetl程序

A. python怎麼做數據分析

無論是自學還是怎麼的，記住自己學習Python的目標——從事數據科學，而非Python軟體開發。所以，Python入門的方向，應該是掌握Python所有的相關概念、基礎知識，為後續Python庫的學習打基礎。

需要掌握的數據分析基本庫有

Numpy

Numpy是Python科學計算的基礎包。

Pandas

它提供了復雜精細的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切塊、聚合以及選取數據子集等操作。因為數據操作、准備、清洗是數據分析最重要的技能，所以Pandas也是學習的重點。

Matplotlib

Matplotlib是最流行的用於繪制圖表和其它二維數據可視化的Python庫，它非常適合創建出版物上用的圖表。

Scikit-learn

Scikit-learn是Python的通用機器學習工具包。它的子模塊包括分類、回歸、聚類、降維、選型、預處理，對於Python成為高效數據科學編程語言起到了關鍵作用。

只需要學習Python入門的知識以及4個數據分析相關的庫，就能上手使用Python進行數據分析了。另外如果需要獲取外部網站數據的話，還需要學習爬蟲。

B. 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事，需要用到python中的那些內容，具體是怎麼操作的

大數據！大數據！其實是離不開數據二字，但是總體來講，自己之前對數據的認知是不太夠的，更多是在關注技術的提升上。換句話講，自己是在做技術，這些技術處理的是數據，而不能算是自己是在做數據的。大規模數據的處理是一個非常大的課題，但是這一點更偏向於是搞技術的。

與數據分析相關的Python庫很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，數據分析的操作包括數據的導入和導出、數據篩選、數據描述、數據處理、統計分析、可視化等等。接下來我們看一下如何利用Python完成數據的分析。
生成數據表
常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據，Python支持從多種類型的數據導入。在開始使用Python進行數據導入前需要先導入pandas庫，為了方便起見，我們也同時導入Numpy庫。代碼是最簡模式，裡面有很多可選參數設置，例如列名稱、索引列、數據格式等等。
檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。
數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。
數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。
數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。

C. 有用Python寫ETL的嗎

1.目前沒見過吧，但應該有，可以在github上搜一下
2.目前見過最多的etl是java的，如果提供介面的，也可以用python封裝調用

D. 為什麼要用etl工具自己手動寫腳本然後運行不是也可以么

成品ETL工具與手工寫腳本之比較：
一、靈活性來講：ETL工具比較靈活，需要在此平台上設置規則定義，前期是需要工具先前必須已有支持功能，如果需要擴展，要ETL工具源廠商開發。而自己寫腳本只需先前好好調研需求，自己寫能實現的功能即可。俗話說得好「求人不如求己」哈哈哈！

二、難易度：ETL工具相對上手比較容易，工程師只需具備兩個必要條件：1 、對資料庫熟悉 2、對客戶的業務邏輯了解。手動寫腳本呢？不僅要具備操作ETL工具的條件，還要必須有一定技術水平。

三、後期管理與維護：ETL工具非常容易，這點上是用工具的最給力的優勢。可能也是ETL工具誕生的緣由吧！原因：人力少不說，如有新的需求，只需稍加改動，圖形配置定義即可。而手工編碼呢？較難。需要重又開發寫程序，隨著數據信息的日積月累，每日數據的遞增，更新。開發的速度趕不上需求的更新，嚴重到先前開發架構不合理甚至於有可能推倒重來的風險。如果取中間，既有圖形配置有兼具腳本開發功能，有款中國的Beeload/ BeeDI

四、性能和效率：這方面取決於多方面如：1、硬體：伺服器 CPU 內存 2、資料庫類型 數據類型 3、網路狀況 4 、ETL 工具的配置 設計。。。。。整體來說 工具屬於較高范疇，各家成熟ETL 不一致、各有千秋。手工寫腳本就要看編程者的水平啦！因人而異，如果直接在資料庫上寫存儲過興許比任何一家成品工具高得多。在性能上，工具當屬老美的informatica IBM 的DS

五、開發周期：工具只需操作上源廠商負責培訓，再把客戶目前需求了解透徹，周期很短，上線見效快。手工編碼不僅需要把客戶（當前）需求了解透徹，未來需求也要有所預測，再進行開發。這樣周期就不得而知了。

六、工作量：從上述些顯然保守點得出：ETL工具屬中等，手工編碼屬較重。寫好程序還需大量測試工具，不斷修正BUG 與完善。成熟工具已把這些工具先前做過了，即使有，也是可以容忍個別，源廠商可以分擔修正。

七、投入成本價格：ETL工具前期成本投入較多,鈔票先付。後期維護成本相對低。編寫腳本，先期投入人力（工程師的工薪）中期大量測試人力，後期維護人力（工程師的工薪）看似相對較低。貌似不要票子的開源滴ETL工具 Kettle，後期才付費（服務費與培訓費）

總之不管是用工具還是自己寫腳本，要全盤考慮，根據各自項目大小，成本，願意付出哪部分，適合的才是最佳滴！

E. 利用python實現數據分析

鏈接：

煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

.....

F. python數據分析需要學習哪些內容

1.統計基礎
理工科的學生在本科階段學習過概率論與數理統計，單從做數據分析的角度已經夠用。其他方面，可以根據需要查看相關書籍，隨時進行查漏補缺即可。個人推薦《深入淺出統計學》，可以讓統計理論的學習有趣又自然。
2.資料庫知識
關系型資料庫很重要。在學習數據分析的初期甚至很長一段時間，你接觸到的數據都存儲在關系型資料庫中，需要學習SQL語言進行數據查詢。關於SQL語言，強力推薦《SQL必知必會》，整本書通俗易懂，是學習SQL語言的不二之選。
學習資料庫的本質就是在學習一種與數據打交道的邏輯思維與能力。編程中的很多思想都和關系型資料庫、SQL相通，比如：SQL中對data進行group by的操作，這個在Excel里類似於透視表，在Python/R中也有相應的group function去處理數據。甚至在以後的進階過程，你會接觸到分布式資料庫和所對應的no-SQL語句。
3.編程能力
Excel。 透視表(Pivot Table)是做數據分析的必備技能。透視表可以幫你迅速匯總數據，看到各類型數據的直觀特徵就像是讓你站在更高的視角看待數據。作為進階，Excel自帶的函數、各種插件，以及VBA也是很好的工具。

G. python可以做數據分析，好處是什麼呢怎麼學習

鏈接：https://pan..com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg

煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

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H. Python 數據分析與數據挖掘是啥

python數據挖掘（data mining，簡稱DM），是指從大量的數據中，通過統計學、人工智慧、機器學習等方法，挖掘出未知的、且有價值的信息和知識的過程。數據分析通常是直接從資料庫取出已有信息，進行一些統計、可視化、文字結論等，最後可能生成一份研究報告性質的東西，以此來輔助決策。數據挖掘不是簡單的認為推測就可以，它往往需要針對大量數據，進行大規模運算，才能得到一些統計學規律。

這里可以使用CDA一站式數據分析平台，融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報、工作流、門戶、移動應用等核心功能。其中數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。幫助企業發現潛在的信息，挖掘數據的潛在價值。

如果你對於Python學數據挖掘感興趣的話，推薦CDA數據分析師的課程。課程內容兼顧培養解決數據挖掘流程問題的橫向能力以及解決數據挖掘演算法問題的縱向能力。真正理解商業思維，項目思維，能夠遇到問題解決問題；要求學生在使用演算法解決微觀根因分析、預測分析的問題上，根據業務場景來綜合判斷，洞察數據規律，使用正確的數據清洗與特徵工程方法，綜合使用統計分析方法、統計模型、運籌學、機器學習、文本挖掘演算法，而非單一的機器學習演算法。點擊預約免費試聽課。

I. 用Python做數據分析有哪些好的教材或者教程

鏈接：https://pan..com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg

煉數成金:Python數據分析。Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言。也是一種功能強大而完善的通用型語言，已經具有十多年的發展歷史，成熟且穩定。Python 具有腳本語言中最豐富和強大的類庫，足以支持絕大多數日常應用。 Python語法簡捷而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，它能夠很輕松的把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）輕松地聯結在一起。

課程將從Python的基本使用方法開始，一步步講解，從ETL到各種數據分析方法的使用，並結合實例，讓學員能從中借鑒學習。

課程目錄：

Python基礎

Python的概覽——Python的基本介紹、安裝與基本語法、變數類型與運算符

了解Python流程式控制制——條件、循環語句與其他語句

常用函數——函數的定義與使用方法、主要內置函數的介紹

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J. 大數據用什麼語言開發

目前全世界的開發人員，編碼人員和軟體工程師都使用許多編程語言。根據一項調查，計算機語言的總數總計達9000種。但是，如今，其中只有50種編程語言是首選。

編程語言會根據大數據和AI等行業而有所不同。科技市場由大數據主導，因此，如果作為大數據專業人士，必須學習最重要的編程語言。

大數據中最喜歡的編程語言：

Python

Python在全球擁有500萬用戶，目前被其視為開發人員最常用的編程語言之一。讓我們感受到Python是未來流行編程的是，世界上一些成功的公司選擇Python編程語言進行產品開發，比如：NASA，Google，Instagram，Spotify，Uber，Netflix，Dropbox，Reddit和Pinterest，而且初學者和專業人員都認為Python是一種功能強大的語言。

Python由Guido van Rossum於1991年開發，Python成為程序員第一個學習入門級編程語言。

Python最適合針對大數據職業的技術專業人員，將在數據分析，Web應用程序或統計代碼與生產資料庫集成一起時，Python成為了最佳選擇。此外，它還具有強大的庫軟體包作為後盾，可幫助滿足大數據和分析需求，使其成為大數據愛好者的首選。Pandas，NumPy，SciPy，Matplotlib，Theano，SymPy，Scikit學習是大數據中最常用的一些庫。

R

R編程語言為數據表示提供了多種圖形功能，例如條形圖，餅圖，時間序列，點圖，3D表面，圖像圖，地圖，散點圖等。藉助R語言，可以輕松地自定義圖形並開發新鮮個性的圖形。

R語言由Ross Ihaka和Robert Gentleman編寫；但是，它現在是由R開發核心團隊開發的。它是一種可編程語言，有助於有效地存儲和處理數據。R不是資料庫，而是一種可以輕松連接到資料庫管理系統（DBMS）的語言。R可以輕松連接到excel和MS Office，但它本身不提供任何電子表格數據視圖。編程語言是數據分析的理想選擇，它有助於訪問分析結果的所有領域，並與分析方法結合使用，從而得出對公司重要的肯定結論。

Scala

Scala是金融行業主要使用的一種開源高級編程語言。Scala特點是可確保其在大數據可用性方面的重要性。

Apache Spark是用於大數據應用程序的集群計算框架，是用Scala編寫的。大數據專業人員需要在Scala中具有深入的知識和動手經驗。

Java

Java進入技術行業已有一段時間了，自Java誕生以來，它就以其在數據科學技術中的多功能性而聞名。值得注意的是，用於處理和存儲大數據應用程序的開源框架Hadoop HDFS已完全用Java編寫。Java被廣泛用於構建各種ETL應用程序，例如Apache，Apache Kafka和Apache Camel等，這些應用程序用於運行數據提取，數據轉換以及在大數據環境中的載入。

收入最高的編程語言

根據Stack Overflow的調查，Scala，Go和Objective-C是目前豐厚報酬的編程語言。

• Scala– 150,000美元

• java– 120,000美元

• Python– 120,000

• R – 109,000美元

Twitter，Airbnb，Verizon和Apple等公司都使用Scala。因此，使其成為收入最高的編程語言是完全有符合現實的。

今天有超過250種編程語言，盡管有多種語言可供選擇，但多數開發者認為Python仍然是贏家，擁有70,000多個庫和820萬用戶。除了Python，你還需要不斷提高自己的技能並學習新的編程語言，以保持與行業的聯系。