A quoi sert l'analyse des données Python ?

L'analyse des données fait référence au processus d'analyse d'une grande quantité de données collectées à l'aide de méthodes d'analyse statistique appropriées, d'extraction d'informations utiles et de conclusion, puis de réalisation d'une recherche détaillée et d'un résumé des données. Ce processus est également un processus de support du système de gestion de la qualité. Concrètement, l’analyse des données aide les gens à porter des jugements afin que les mesures appropriées puissent être prises.

Les fondements mathématiques de l'analyse des données ont été établis au début du 20e siècle, mais ce n'est qu'avec l'avènement des ordinateurs que des opérations pratiques sont devenues possibles et que l'analyse des données a été promue. L'analyse des données est une combinaison de mathématiques et d'informatique.

Type (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Python)

Dans le domaine des statistiques, certaines personnes divisent l'analyse des données en analyse statistique descriptive, exploratoire l'analyse des données et l'analyse des données de confirmation ; parmi elles, l'analyse exploratoire des données se concentre sur la découverte de nouvelles caractéristiques des données, tandis que l'analyse des données de confirmation se concentre sur la confirmation ou la falsification des hypothèses existantes.

L'analyse exploratoire des données fait référence à une méthode d'analyse des données afin de former un test d'hypothèse digne de ce nom. Il s'agit d'un complément aux méthodes traditionnelles de test d'hypothèses statistiques. Cette méthode a été nommée ainsi par le célèbre statisticien américain John Tukey.

L'analyse de données qualitatives, également appelée « analyse de données qualitatives », « recherche qualitative » ou « analyse de données de recherche qualitative », fait référence à l'analyse de données non numériques telles que des mots, des photos, des observations (ou analyse de données)

Il est recommandé d'utiliser python pour l'analyse des données pour les quatre raisons suivantes :

Le langage python est très simple et facile à apprendre, et convient aux débutants en tant que langage d'introduction

La syntaxe de Python est simple, le code est très lisible et il est facile de démarrer, ce qui est propice à l'apprentissage des débutants. Par exemple, si nous voulons numériser les données sur le sexe des utilisateurs lors du traitement des données, c'est-à-dire les transformer en une forme numérique exploitable par ordinateur, nous pouvons directement utiliser une dérivation de liste sur une ligne pour la compléter, ce qui est très concis,

Python possède de puissantes capacités de programmation générale

Contrairement à R ou Matlab, Python est non seulement puissant en analyse de données, mais également dans de nombreux domaines tels que les robots d'exploration, le web, l'automatisation l'exploitation et la maintenance, et même les jeux. Possède un large éventail d'applications. Cela permet à l'entreprise d'utiliser une seule technologie pour compléter tous les services, ce qui favorise l'intégration commerciale entre différents groupes technologiques. Par exemple, nous utilisons le framework d'exploration de Python Scrapy pour explorer les données, puis les remettons aux pandas pour le traitement des données, et enfin utilisons le framework Web Django de Python pour les afficher aux utilisateurs. Cette série de tâches peut toutes être effectuée en Python, ce qui peut grandement. améliorer l'efficacité technique de l'entreprise.

Python possède une communauté informatique scientifique énorme et active

Python possède des bibliothèques et des bibliothèques très matures en matière d'analyse et d'interaction de données, de calcul exploratoire et de visualisation de données. python une solution importante pour les tâches de traitement de données. En termes de calcul scientifique, python dispose d'une série d'excellentes bibliothèques et outils tels que numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, ipython, etc. En particulier, on peut dire que les pandas ont des avantages inégalés dans le traitement de données de taille moyenne et sont devenant un choix populaire pour le traitement des données dans diverses industries. La bibliothèque préférée pour les tâches.

Python est le langage universel à l'ère de l'intelligence artificielle

Dans l'ère chaude de l'intelligence artificielle d'aujourd'hui, python est devenu le langage de programmation le plus populaire. Grâce à la simplicité de Python, aux bibliothèques riches et à la communauté, la plupart des frameworks d'apprentissage profond donnent la priorité à la prise en charge de la programmation en langage python. Par exemple, tensorflow, le framework d'apprentissage profond le plus en vogue aujourd'hui, bien qu'il soit écrit en C++, offre la meilleure prise en charge du langage python.

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