本篇文章给大家谈谈python统计分析学习,以及用Python动手学统计学对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。
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如何利用python进行数据分析
过多的三方库!虽然许多库都提供了x支持,但仍然有很多模块只能在x版本上工作。如果您***将Python用于特定的应用程序,比如高度依赖外部模块的web开发,那么使用7可能会更好。
可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包,比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
我们先看看数据(下图) 对R语言程序员来说,上述操作等价于通过print(head(df)来打印数据的前6行,以及通过print(tail(df)来打印数据的后6行。当然Python中,默认打印是5行,而R则是6行。
好书推荐《python统计分析》!
1、《python统计分析》内容共两份方面,分别阐述了Python和统计学,及分布和***设检验等。本书强调实际问题的解决方法,是统计学家/计算机科学家和实验专家(如生物学家、物理学家、医生等)之间一个很好的桥梁。
2、《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython:编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。《利用Python进行数据分析(原书第2版)》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。
3、《Python数据科学手册》:强烈推荐,这部分由浅入深,详细讲解了数据分析、数据挖掘、机器学习的流程。
4、《Python数据分析从入门到知晓》关于希望运用Python来结束数据分析工作的人来说,学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是现在看来不错的方向,本书就是这样一本故步自封的书。
5、《Pythonfor Data Analysis》/《利用Python进行数据分析》这本书也是从numpy讲起,侧重于数据分析的各个流程,包括数据的存取、规整、可视化等等。此外,本书还涉及了pandas这个库,有兴趣的可以看看。
Python想要从事数据分析工作,都要学习哪些知识?
python数据分析要学4点:熟练地使用数据分析主流工具。数据库、数据***集核心技能。数据分析高级框架。实际业务能力与商业分析。自然智能,指人通过大脑的运算和决策产生有价值的行为。
数据库知识 关系型数据库很重要。在学习数据分析的初期甚至很长一段时间,你接触到的数据都存储在关系型数据库中,需要学习SQL语言进行数据查询。
最后学习数据分析+机器学习+深度学习,这部分内容学习完成是数据分析工程师、人工智能工程师需要掌握的。
第一:统计学知识。(推荐学习:Python视频教程)这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、***设检验等等具有时间、空间、数据本身。
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