Python-Datenanalyse: datengesteuertes Entscheidungsartefakt

Python Datenanalyse Datenwissenschaft Visualisierung Maschinelles Lernen

Datenaufbereitung und -bereinigung

Python bietet verschiedene Tools wie pandas und NumPy zum Laden, Bereinigen und Transformieren von Daten. Diese Tools können fehlende Werte, Duplikate und Datentypkonvertierungen verarbeiten, um die Genauigkeit der Datenanalyse sicherzustellen.

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 清理丢失值
data = data.dropna()

# 转换数据类型
data["Age"] = data["Age"].astype(int)

Datenexploration und -visualisierung

Pythons leistungsstarke Visualisierungsbibliotheken wie Matplotlib und Seaborn erleichtern die Datenexploration und -präsentation. Diese Bibliotheken ermöglichen die Erstellung einer Vielzahl von Diagrammen und Grafiken, um Analysten das Verständnis von Datenverteilungen, Trends und Mustern zu erleichtern.

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建直方图
plt.hist(data["Age"])
plt.xlabel("Age")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

Statistische Analyse

Python bietet eine breite Palette von Modulen zur Durchführung statistischer Analysen. Bibliotheken wie Scipy und Statsmodels bieten verschiedene Funktionen zur Berechnung von Häufigkeit, Mittelwert, Varianz und anderen statistischen Maßen. Diese Metriken sind entscheidend für das Verständnis der Gesamteigenschaften der Daten.

from scipy import stats

# 计算频率
frequencies = stats.itemfreq(data["Gender"])

# 计算均值
mean_age = data["Age"].mean()

Maschinelles Lernen und Vorhersage

Python ist leistungsstark beim maschinellen Lernen und kann zum Erstellen von Vorhersagemodellen verwendet werden. Die Scikit-learn-Bibliothek bietet eine breite Palette an Algorithmen für maschinelles Lernen für Klassifizierung, Regression und andere Vorhersageaufgaben. Diese Modelle ermöglichen es Unternehmen, Daten zu nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(data[["Age", "Gender"]], data["Salary"])

# 预测工资
predicted_salary = model.predict([[30, "Male"]])