Pythonデータ分析とは何ですか

データ分析とは、収集した大量のデータを適切な統計分析手法を使用して分析し、有用な情報を抽出して結論を​​出し、詳細な調査とデータの要約を行うプロセスを指します。このプロセスは、品質マネジメントシステムのサポートプロセスでもあります。実際には、データ分析は人々が適切な行動を取れるように判断するのに役立ちます。

データ分析の数学的基礎は20世紀初頭に確立されましたが、実際の運用が可能となりデータ分析が推進されるようになったのはコンピューターの登場によってです。データ分析は数学とコンピューターサイエンスを組み合わせたものです。

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#Python このような言語は、スクリプトと呼ばれる短くて大まかな小さなプログラムを作成できるため、スクリプト言語と呼ばれます。しかし、これは Python では厳密なソフトウェアを構築できないと言っているように見えますが、実際、数年間にわたる継続的な改善により、Python は強力なデータ処理機能を備えているだけでなく、実稼働システムの構築にも使用できるようになりました。

ただし、Python はインタープリタ型言語であるため、ほとんどの Python コードはコンパイル済み言語 (C や Java など) のコードよりもはるかに遅くなります。したがって、待ち時間をほとんど必要としないアプリケーションでは、パフォーマンスを可能な限り最適化するために、C のような低レベルで生産性の低い言語を使用する方が価値があります。

同時実行性の高いマルチスレッド アプリケーションの場合、Python は理想的なプログラミング言語ではありません。これは、Python には GIL (グローバル インタープリター ロック) と呼ばれる機能があり、インタープリターのアクセスを防ぐメカニズムがあるためです。複数の Python バイトコード命令を同時に実行します。これは、Python が真のマルチスレッド並列コードを実行できないということではなく、そのようなコードは単一の Python プロセスで実行できないというだけです。

3. データ分析に関連する Python ライブラリ

NumPy

NumPy は、Python の科学計算用の基本パッケージです。提供:

高速かつ効率的な多次元配列オブジェクト ndarray、

配列に対して数学演算を直接実行し、配列に対して要素レベルの計算を実行する関数、

線形代数演算、乱数生成;

C、C、Fortran コードを Python などに統合するためのツール。

厳密な数値処理向けに設計されています。これは主に多くの大手金融会社や、ローレンス リバモアなどの中核的な科学技術コンピューティング組織で使用されており、NASA は元々 C、Fortran、または Matlab を使用して実行されていたいくつかのタスクを処理するためにこれを使用しています。

Pandas

Pandas は主に、構造化データを迅速かつ便利に処理するための多数のデータ構造と関数を提供します。

Matplotlib

Matplotlib は、データをグラフ化するための最も人気のある Python ライブラリです。

IPython

IPython は、Python 科学計算標準ツールセットおよび拡張された Python シェルの一部であり、Python コードの作成、テスト、デバッグの速度を向上させるように設計されています。 。主に、matplotlib を使用した対話型データ処理とデータ視覚化に使用されます。

SciPy

SciPy は、科学技術コンピューティングにおけるさまざまな標準的な問題領域を解決するために特別に設計されたパッケージのコレクションです。主に以下のパッケージが含まれています:

scipy.integrate: 数値積分ルーチンと微分方程式ソルバー;

scipy.linalg: numpy.linalg 関数によって提供される線形代数ルーチンと行列分解を拡張します;

scipy.optimize: 関数オプティマイザおよび根探索アルゴリズム;

scipy.signal: 信号処理ツール;

scipy.sparse: スパース行列およびスパース線形システム ソルバー;

scipy.special: SPECFUN のラッパー。一般的に使用される多くの数学関数を実装する Fortran ライブラリ。

scipy.stats: 標準の連続および離散確率分布、さまざまな統計テスト、およびより優れた記述統計;

scipy.weave: インライン C コードを使用して配列計算を高速化するツール。

Python には、大規模で活発な科学技術コンピューティング コミュニティがあります。

Python には、データ分析と対話、探索的コンピューティング、およびデータ視覚化において非常に成熟したライブラリとライブラリがあります。 Python はデータ処理タスクのための重要なソリューションです。科学技術計算の観点から見ると、Python には numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython などの優れたライブラリやツールが揃っています。特に、pandas は中規模のデータの処理において比類のない利点を持っていると言えます。さまざまな業界のデータ処理に人気の選択肢となり、タスクに推奨されるライブラリです。

Python は強力な一般プログラミング機能を備えています

R や Matlab とは異なり、Python はデータ分析だけでなく、クローラー、Web、自動化された運用とメンテナンスにおいても強力です。さまざまな分野で幅広い用途に使用できます。これにより、同社は 1 つのテクノロジーですべてのサービスを完了できるようになり、さまざまなテクノロジー グループ間のビジネス統合に役立ちます。たとえば、Python のクローラー フレームワーク Scrapy を使用してデータをクロールし、それをデータ処理のために pandas に渡し、最後に Python の Web フレームワーク Django を使用してユーザーに表示します。この一連のタスクはすべて Python で完了できます。会社の技術効率を向上させます。

Python は人工知能時代の普遍言語です

データ分析は非常に退屈な作業ですが、人工知能があればこれらの問題は解決されます。人工知能がブームになっている今日、Python は最も人気のあるプログラミング言語となっています。 Python のシンプルさ、豊富なライブラリ、コミュニティのおかげで、ほとんどの深層学習フレームワークは Python 言語プログラミングのサポートを優先しています。たとえば、今日最も人気のある深層学習フレームワークである tensorflow は、C で書かれていますが、Python 言語を最もよくサポートしています。 ##

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