⑴ 如何使用python數據特徵分析與可視化
如何評價利用python製作數據採集，計算，可視化界面
1、為什麼用Python做數據分析
首先因為Python可以輕松地集成C、C++、Fortran代碼，一些底層用C寫的演算法封裝在python包里後性能非常高效。並且Python與Ruby都有大量的Web框架，因此用於網站的建設，另一方面個人覺得因為Python作為解釋性語言相對編譯型語言更為簡單，可以通過簡單的腳本處理大量的數據。而組織內部統一使用的語言將大大提高工作效率。
2、為什麼用R做數據分析
R的優勢在於有包羅萬象的統計函數可以調用，特別是在時間序列分析方面（主要用在金融分析與趨勢預測）無論是經典還是前沿的方法都有相應的包直接使用；相比python在這方面貧乏不少。另外R語言具有強大的可視化功能，一個散點圖箱線圖可以用一條程序搞定，相比Excel更加簡單。
在使用環境方面，SAS在企業、政府及軍事機構使用較多，因其權威認證；SPSS、R大多用於科研機構，企業級應用方面已有大量的商業化R軟體，同時可結合（具體怎麼結合，尚未搞明白）Hadoop進行數據挖掘。
⑵ 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。
⑶ 如何用python進行數據分析
1、Python數據分析流程及學習路徑
數據分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計算、分析建模和可視化四個部分。在不同的步驟中會用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內容。
根據每個部分需要用到的工具，Python數據分析的學習路徑如下：
相關推薦：《Python入門教程》
2、利用Python讀寫數據
Python讀寫數據，主要包括以下內容：
我們以一小段代碼來看：
可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實現Python讀入EXCEL文件。
3、利用Python處理和計算數據
在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用於矢量化的科學計算，pandas主要用於表型數據處理。
4、利用Python分析建模
在分析和建模方面，主要包括Statsmdels和Scikit-learn兩個庫。
Statsmodels允許用戶瀏覽數據，估計統計模型和執行統計測試。可以為不同類型的數據和每個估算器提供廣泛的描述性統計，統計測試，繪圖函數和結果統計列表。
Scikit-leran則是著名的機器學習庫，可以迅速使用各類機器學習演算法。
5、利用Python數據可視化
數據可視化是數據工作中的一項重要內容，它可以輔助分析也可以展示結果。
⑷ python做可視化數據分析，究竟怎麼樣
當然非常不錯，作為一門應用廣泛的編程語言，python第三方庫擴展豐富，針對數據可視化，提供了許多高效、簡便的包可以直接使用，下面我簡單介紹3個，分別是matplotlib、seaborn和pyecharts，感興趣的朋友可以嘗試一下：
老牌工具matplotlib
這是python一個非常著名的可視化工具，相信許多做過可視化的朋友都對matplotlib非常熟悉，專業強大、功能齊全、擴展豐富，幾乎你能想到的各種圖表，matplotlib都可以輕松辦到，小到常見的柱狀圖、餅狀圖、折線圖，大到復雜的動圖、三維圖、自定義襪高圖，matplotlib都有深入涉及，種類繁多，代碼齊全，如果你想做數據可視化，繪制專業的圖表以供顯示，可以使用一下matplotlib，效果非常不錯：
精簡封裝seaborn
這也是一個非常不錯的python可視化包，基於matplotlib開發，對matplotlib的復雜參數和調用做了精簡封裝，因此使用起來更方便枯和，也更容易入手，常見的散點圖、曲線圖、柱狀圖、餅狀圖、熱力圖、箱型圖、小提琴圖，這個庫都有深入涉及，demo豐富，告敗尺代碼齊全，官方教程詳細，如果你想快速繪制專業強大的圖表，簡化復雜的參數配置，可以使用一下seaborn，代碼更少，也更容易學習：
簡單易用pyecharts
使用過echarts的朋友應該對pyecharts非常熟悉了，python對echarts的一個簡單封裝和調用，藉助於echarts強大的數據可視化功能，pyecharts也可以輕松繪制各種圖表，常見的柱狀圖、餅狀圖、散點圖、曲線圖，復雜的地圖、樹圖、k線圖、儀表盤、地理圖、三維圖，pyecharts都可以輕松辦到，專業強大、制圖漂亮、簡單易用，如果你想繪制簡潔大方的圖表，基於web頁面進行顯示，可以使用一下pyecharts，效果非常不錯：
目前就分享這3個不錯的python可視化庫吧，其實還有許多其他包也可以直接使用，像ggplot、bokeh等也都非常不錯，只要你有一定python基礎，熟悉一下相關代碼和示例，很快就能掌握的，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。
⑸ python可視化數據分析常用圖大集合（收藏）
python數據分析常用圖大集合：包含折線圖、直方圖、垂直條形圖、水平條形圖、餅圖、箱線圖、熱力圖、散點圖、蜘蛛圖、二元變數分布、面積圖、六邊形圖等12種常用可視化數據分析圖，後期還會不斷的收集整理，請關注更新！
以下默認所有的操作都先導入了numpy、pandas、matplotlib、seaborn
一、折線圖
折線圖可以用來表示數據隨著時間變化的趨勢
Matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.show()
Seaborn
df = pd.DataFrame({'x': x, 'y': y})
sns.lineplot(x="x", y="y", data=df)
plt.show()
二、直方圖
直方圖是比較常見的視圖，它是把橫坐標等分成了一定數量的小區間，然後在每個小區間內用矩形條（bars）展示該區間的數值
Matplotlib
Seaborn
三、垂直條形圖
條形圖可以幫我們查看類別的特徵。在條形圖中，長條形的長度表示類別的頻數，寬度表示類別。
Matplotlib
Seaborn
1plt.show()
四、水平條形圖
五、餅圖
六、箱線圖
箱線圖由五個數值點組成：最大值 (max)、最小值 (min)、中位數 (median) 和上下四分位數 (Q3, Q1)。
可以幫我們分析出數據的差異性、離散程度和異常值等。
Matplotlib
Seaborn
七、熱力圖
力圖，英文叫 heat map，是一種矩陣表示方法，其中矩陣中的元素值用顏色來代表，不同的顏色代表不同大小的值。通過顏色就能直觀地知道某個位置上數值的大小。
通過 seaborn 的 heatmap 函數，我們可以觀察到不同年份，不同月份的乘客數量變化情況，其中顏色越淺的代表乘客數量越多
八、散點圖
散點圖的英文叫做 scatter plot，它將兩個變數的值顯示在二維坐標中，非常適合展示兩個變數之間的關系。
Matplotlib
Seaborn
九、蜘蛛圖
蜘蛛圖是一種顯示一對多關系的方法，使一個變數相對於另一個變數的顯著性是清晰可見
十、二元變數分布
二元變數分布可以看兩個變數之間的關系
十一、面積圖
面積圖又稱區域圖，強調數量隨時間而變化的程度，也可用於引起人們對總值趨勢的注意。
堆積面積圖還可以顯示部分與整體的關系。折線圖和面積圖都可以用來幫助我們對趨勢進行分析，當數據集有合計關系或者你想要展示局部與整體關系的時候，使用面積圖為更好的選擇。
十二、六邊形圖
六邊形圖將空間中的點聚合成六邊形，然後根據六邊形內部的值為這些六邊形上色。
原文至：https://www.py.cn/toutiao/16894.html
⑹ Python數據分析案例-葯店銷售數據分析
最近學習了Python數據分析的一些基礎知識，就找了一個葯品數據分析的小項目來練一下手。
數據分析的目的：
本篇文章中，假設以朝陽醫院2018年銷售數據為例，目的是了解朝陽醫院在2018年裡的銷售情況，通過對朝陽區醫院的葯品銷售數據的分析，了解朝陽醫院的患者的月均消費次數，月均消費金額、客單價以及消費趨勢、需求量前幾位的葯品等。
數據分析基本過程包括：獲取數據、數據清洗、構建模型、數據可視化以及消費趨勢分析。
數據准備
數據是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件讀取函數將數據讀取到內存中，這里需要注意的是文件名和Excel中的sheet頁的名字。讀取完數據後可以對數據進行預覽和查看一些基本信息。
獲取數據：朝陽醫院2018年銷售數據.xlsx(非真實數據) 提取碼: 6xm2
導入原始數據
數據准備
數據是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件讀取函數將數據讀取到內存中，這里需要注意的是文件名和Excel中的sheet頁的名字。讀取完數據後可以對數據進行預覽和查看一些基本信息。
獲取數據：朝陽醫院2018年銷售數據.xlsx(非真實數據) 提取碼: 6xm2
導入原始數據
數據清洗
數據清洗過程包括：選擇子集、列名重命名、缺失數據處理、數據類型轉換、數據排序及異常值處理
（1）選擇子集
在我們獲取到的數據中，可能數據量非常龐大，並不是每一列都有價值都需要分析，這時候就需要從整個數據中選取合適的子集進行分析，這樣能從數據中獲取最大價值。在本次案例中不需要選取子集，暫時可以忽略這一步。
（2）列重命名
在數據分析過程中，有些列名和數據容易混淆或產生歧義，不利於數據分析，這時候需要把列名換成容易理解的名稱，可以採用rename函數實現：
（3）缺失值處理
獲取的數據中很有可能存在缺失值，通過查看基本信息可以推測「購葯時間」和「社保卡號」這兩列存在缺失值，如果不處理這些缺失值會干擾後面的數據分析結果。
缺失數據常用的處理方式為刪除含有缺失數據的記錄或者利用演算法去補全缺失數據。
在本次案例中為求方便，直接使用dropna函數刪除缺失數據，具體如下：
（4）數據類型轉換
在導入數據時為了防止導入不進來，會強制所有數據都是object類型，但實際數據分析過程中「銷售數量」，「應收金額」，「實收金額」，這些列需要浮點型（float）數據，「銷售時間」需要改成時間格式，因此需要對數據類型進行轉換。
可以使用astype()函數轉為浮點型數據：
在「銷售時間」這一列數據中存在星期這樣的數據，但在數據分析過程中不需要用到，因此要把銷售時間列中日期和星期使用split函數進行分割，分割後的時間，返回的是Series數據類型：
此時時間是沒有按順序排列的，所以還是需要排序一下，排序之後索引會被打亂，所以也需要重置一下索引。
其中by:表示按哪一列進行排序，ascending=True表示升序排列，ascending=False表示降序排列
先查看數據的描述統計信息
通過描述統計信息可以看到，「銷售數量」、「應收金額」、「實收金額」這三列數據的最小值出現了負數，這明顯不符合常理，數據中存在異常值的干擾，因此要對數據進一步處理，以排除異常值的影響：
數據清洗完成後，需要利用數據構建模型（就是計算相應的業務指標），並用可視化的方式呈現結果。
月均消費次數 = 總消費次數 / 月份數（同一天內，同一個人所有消費算作一次消費）
月均消費金額 = 總消費金額 / 月份數
客單價 = 總消費金額 / 總消費次數
從結果可以看出，每天消費總額差異較大，除了個別天出現比較大筆的消費，大部分人消費情況維持在1000-2000元以內。
接下來，我銷售時間先聚合再按月分組進行分析：
結果顯示，7月消費金額最少，這是因為7月份的數據不完整，所以不具參考價值。
1月、4月、5月和6月的月消費金額差異不大.
2月和3月的消費金額迅速降低，這可能是2月和3月處於春節期間，大部分人都回家過年的原因。
d. 分析葯品銷售情況
對「商品名稱」和「銷售數量」這兩列數據進行聚合為Series形式，方便後面統計，並按降序排序：
截取銷售數量最多的前十種葯品，並用條形圖展示結果：
結論：對於銷售量排在前幾位的葯品，醫院應該時刻關注，保證葯品不會短缺而影響患者。得到銷售數量最多的前十種葯品的信息，這些信息也會有助於加強醫院對葯房的管理。
每天的消費金額分布情況：一橫軸為時間，縱軸為實收金額畫散點圖。
結論： 從散點圖可以看出，每天消費金額在500以下的占絕大多數，個別天存在消費金額很大的情況。
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