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② 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。
③ 如何使用python爬取知乎數據並做簡單分析
一、使用的技術棧：
爬蟲：python27 +requests+json+bs4+time
分析工具： ELK套件
開發工具：pycharm
數據成果簡單的可視化分析
1.性別分布
0 綠色代表的是男性 ^ . ^
1 代表的是女性
-1 性別不確定
可見知乎的用戶男性頗多。
二、粉絲最多的top30
粉絲最多的前三十名：依次是張佳瑋、李開復、黃繼新等等，去知乎上查這些人，也差不多這個排名，說明爬取的數據具有一定的說服力。
三、寫文章最多的top30
四、爬蟲架構
爬蟲架構圖如下：
說明：
選擇一個活躍的用戶（比如李開復）的url作為入口url.並將已爬取的url存在set中。
抓取內容，並解析該用戶的關注的用戶的列表url，添加這些url到另一個set中，並用已爬取的url作為過濾。
解析該用戶的個人信息，並存取到本地磁碟。
logstash取實時的獲取本地磁碟的用戶數據，並給elsticsearchkibana和elasticsearch配合，將數據轉換成用戶友好的可視化圖形。
五、編碼
爬取一個url:
解析內容：
存本地文件：
代碼說明：
* 需要修改獲取requests請求頭的authorization。
* 需要修改你的文件存儲路徑。
源碼下載：點擊這里，記得star哦！https : // github . com/forezp/ZhihuSpiderMan六、如何獲取authorization
打開chorme，打開https : // www. hu .com/，
登陸，首頁隨便找個用戶，進入他的個人主頁，F12(或滑鼠右鍵，點檢查)七、可改進的地方
可增加線程池，提高爬蟲效率
存儲url的時候我才用的set(),並且採用緩存策略，最多隻存2000個url，防止內存不夠，其實可以存在redis中。
存儲爬取後的用戶我說採取的是本地文件的方式，更好的方式應該是存在mongodb中。
對爬取的用戶應該有一個信息的過濾，比如用戶的粉絲數需要大與100或者參與話題數大於10等才存儲。防止抓取了過多的僵屍用戶。
八、關於ELK套件
關於elk的套件安裝就不討論了，具體見官網就行了。網站：https : // www . elastic . co/另外logstash的配置文件如下：
從爬取的用戶數據可分析的地方很多，比如地域、學歷、年齡等等，我就不一一列舉了。另外，我覺得爬蟲是一件非常有意思的事情，在這個內容消費升級的年代，如何在廣闊的互聯網的數據海洋中挖掘有價值的數據，是一件值得思考和需不斷踐行的事情。
④ 如何用Python進行大數據挖掘和分析
如何用Python進行大數據挖掘和分析？快速入門路徑圖
大數據無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
什麼是 大數據 ？
大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言，你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據，卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的，並且每天都在超越人類的能力。
大數據分析的第一步就是要收集數據本身，也就是眾所周知的「數據挖掘」。大部分的企業處理著GB級的數據，這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天，我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析？
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，迪士尼等。還有，Python是開源的，並且有很多用於數據科學的類庫。
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。
數據分析流程
一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程，每個部分需要掌握的細分知識點如下：
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。
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（urllib、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、matplotlib 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。
總結
其實做數據挖掘不是夢，5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!
⑤ 新手如何學習Python數據分析
python數據分析的門檻較低，如果是python零基礎開始學，學習的步驟大概是python基礎、數據採集、數據處理、數據分析、數據可視化。
首先學習一點python基礎的知識，Python語言基礎，函數，文件操作，面向對象，異常處理，模塊和包，Linux系統使用，Mysql資料庫等；
其次就可以學習一些基本的爬蟲，進行數據採集，當然也有很多爬蟲工具，直接使用即可。
然後就可以學習數據分析方面知識，主要是學習pandas、numpy等等；
再然後就要學習數據可視化來向別人展現數據，常用matplotlib實現，主要包括一些基本的統計圖的繪制，比如條形圖，柱狀圖，散點圖。還有一些進階繪圖，比如分位數圖，相關系數圖等等。還需要掌握3D繪圖可視化。