Pythonでビッグデータ分析を行う方法

データ取得: 公開データ、Python クローラー

外部データを取得するには、主に 2 つの方法があります。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )

最初は、外部の公開データ セットを取得することです。一部の科学研究機関、企業、政府は一部のデータを公開しています。特定の Web サイトからこのデータをダウンロードしてください。これらのデータ セットは通常、比較的完全で、比較的高品質です。

外部データを取得するもう 1 つの方法は、クローラーを使用することです。

たとえば、クローラーを使用して、求人 Web サイトで特定のポジションの求人情報を取得したり、レンタル Web サイトで特定の都市の賃貸情報をクロールしたり、最も評価の高い映画のリストをクロールしたりすることができます。 Douban で「いいね！」ランキングを取得し、Zhihu、NetEase Cloud の音楽レビュー ランキング リストを取得します。インターネットからクロールされたデータに基づいて、特定の業界や特定の人々のグループを分析できます。

クロールする前に、要素 (リスト、辞書、タプルなど)、変数、ループ、関数など、Python の基本的な知識を理解する必要があります...

そして、その使用方法Python ライブラリ (urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy) は Web クローラーを実装します。

基本的なクローラーをマスターした後でも、正規表現、Cookie 情報の使用、シミュレートされたユーザー ログイン、パケット キャプチャ分析、プロキシ プールの構築など、アンチウイルスに対処するための高度なスキルが必要になります。さまざまな Web サイトのクローラー制限。

データアクセス：SQL言語

Excelは1万件以内のデータであれば一般的な分析には問題ありませんが、データ量が多くなると分析できなくなります。データベースはこの問題をうまく解決できます。そして、ほとんどの企業はデータを SQL 形式で保存しています。

SQL は最も古典的なデータベース ツールであり、大量のデータの保存と管理の可能性を提供し、データ抽出の効率を大幅に向上させます。次のスキルを習得する必要があります。

特定の状況下でのデータの抽出

データベースの追加、削除、クエリ、変更

データのグループ化と集計、複数のデータの作成方法テーブル間の接続

データ前処理: Python (pandas)

多くの場合、取得するデータは、重複、データの欠落、外れ値など、クリーンではありません。 , このとき、より正確な分析結果を得るために、データをクリーンアップし、分析に影響を与えるデータを処理する必要があります。

データの前処理については、pandas (Python パッケージ) の使い方を学べば、一般的なデータ クリーニングに問題なく対処できるようになります。習得する必要があるナレッジ ポイントは次のとおりです。

選択: データ アクセス

欠損値の処理: 欠落データ行を削除または埋める

重複値の処理: 重複値の判定と削除

外れ値処理: 不要なスペースや極端な異常データの削除

関連操作: 記述統計、適用、ヒストグラムなど

マージ: さまざまな規格に準拠論理関係のマージ操作

グループ化: データの分割、関数の個別実行、データの再編成

再構成: ピボット テーブルの迅速な生成

確率論と統計の知識

習得する必要がある知識ポイントは次のとおりです。

基本統計: 平均、中央値、最頻値、パーセンタイル、極値など。

その他 記述統計: 歪度、分散、標準偏差、有意性など。

その他の統計知識: 母集団とサンプル、パラメータと統計、ErrorBar

確率分布と仮説検定: さまざまな分布、仮説検定プロセス

その他の確率論の知識: 条件付き確率、ベイズなど。

統計学の基礎知識があれば、これらの統計を使用して基本的な分析を行うことができます。 Seaborn、matplotlib など (Python パッケージ) を使用して、さまざまな視覚的な統計グラフを通じて視覚的な分析を実行し、有益な結果を得ることができます。

Python データ分析

回帰分析の手法をマスターする 線形回帰とロジスティック回帰を通じて、ほとんどのデータに対して実際に回帰分析を実行し、比較的正確な結論を得ることができます。このパートで習得する必要がある知識ポイントは次のとおりです。

回帰分析: 線形回帰、ロジスティック回帰

基本的な分類アルゴリズム: デシジョン ツリー、ランダム フォレスト...

基本的なクラスタリング クラス アルゴリズム: k 平均法...

特徴エンジニアリングの基礎: 特徴選択を使用してモデルを最適化する方法

パラメーター調整方法: パラメーターを調整してモデルを最適化する方法モデル

Python データ分析パッケージ: scipy、numpy、scikit-learn など

データ分析のこの段階では、回帰分析手法の理解に重点を置きます。ほとんどの問題は解決できます。記述統計分析と回帰分析を使用すると、完全に優れた分析結論を得ることができます。

もちろん、実践が増えるにつれて、いくつかの複雑な問題に遭遇する可能性があり、分類とクラスタリングなどのより高度なアルゴリズムを理解する必要があるかもしれません。

そうすれば、どのアルゴリズム モデルがさまざまな種類の問題に適しているかがわかります。モデルを最適化するには、特徴抽出とパラメーター調整を通じて予測精度を向上させる方法を理解する必要があります。

Python の scikit-learn ライブラリを通じて、データ分析、データ マイニング モデリング、分析のプロセス全体を実現できます。

Python 関連の技術記事をさらに詳しく知りたい場合は、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

以上がPythonでビッグデータ分析を行う方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。