Vorwort
Die Verwendung von Python für die Datenanalyse ist eine wichtige Aufgabe, und Sie müssen die folgenden Punkte beachten:
1. Datenqualität: Vor der Datenanalyse muss die Qualität der Daten sichergestellt werden. Daten sollten vollständig, genau, rechtmäßig und zuverlässig sein, und die Datenqualität kann durch Bereinigung und Vorverarbeitung verbessert werden.
2. Klären Sie die Analyseideen: Bei der Durchführung einer Datenanalyse müssen Sie sich über Ihre Analyseziele und -ideen im Klaren sein und einen bestimmten Prozess zur Datenexploration und -analyse befolgen. Flussdiagramme, Mindmaps usw. können zur Verdeutlichung von Analyseideen verwendet werden.
3. Datenstruktur: Bei der Datenverarbeitung müssen Sie die Struktur der Daten verstehen, einschließlich Datentyp, Datenformat, Datengröße usw. Mit Datenstrukturen und Verarbeitungstools in Python können Daten verarbeitet und analysiert werden.
4. Algorithmen und Modelle: Bei der Datenanalyse müssen geeignete Algorithmen und Modelle für die Analyse ausgewählt werden, einschließlich statistischer Analyse, maschinellem Lernen, tiefem Lernen usw. Es ist notwendig, den geeigneten Algorithmus und das entsprechende Modell entsprechend dem spezifischen Problem auszuwählen.
5. Visualisierung: Die Ergebnisse der Datenanalyse müssen normalerweise visuell ausgedrückt werden, und Visualisierungstools in Python können zum Zeichnen von Diagrammen und zur Datenvisualisierung verwendet werden.
6. Codespezifikation: Beim Schreiben von Python-Code müssen Sie auf die Codespezifikation und Kommentare achten, die PEP 8-Codierungsspezifikation befolgen, leicht lesbaren und verständlichen Code schreiben und die erforderlichen Kommentare und Anweisungen hinzufügen.
7. Datenschutz: Bei der Datenanalyse ist es notwendig, die Sicherheit und Vertraulichkeit der Daten zu wahren. Es ist notwendig, relevante Gesetze und Vorschriften sowie Unternehmensrichtlinien zu verstehen, Datenschutzbestimmungen einzuhalten und die sichere Speicherung und Übertragung von Daten zu gewährleisten.
1. Einführung in Python
Der folgende Inhalt stellt das Grundwissen dar, das für alle Anwendungsrichtungen von Python erforderlich ist. Wenn Sie Crawler, Datenanalysen oder künstliche Intelligenz betreiben möchten, müssen Sie diese zuerst erlernen. Alles, was hoch ist, ist auf primitiven Fundamenten gebaut. Mit einem soliden Fundament wird der Weg, der vor Ihnen liegt, stabiler sein.Alle Materialien sind am Ende des Artikels kostenlos！！！
Enthalten:
Computer-Grundlagen
Python-Grundlagen
Python-Einführungsvideo 600 Episoden:
Das Ansehen des nullbasierten Lernvideos ist die schnellste und effektivste Art zu lernen. Wenn man den Ideen des Lehrers im Video folgt, ist es immer noch sehr einfach, von den Grundlagen in die Tiefe zu gelangen.
2. Python-Crawler
Als beliebte Richtung sind Reptilien eine gute Wahl, sei es als Teilzeitbeschäftigung oder als Hilfskompetenz zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.
Durch Crawler-Technologie können relevante Inhalte gesammelt, analysiert und gelöscht werden, um an die Informationen zu gelangen, die wir wirklich benötigen.
Diese Informationserfassungs-, Analyse- und Integrationsarbeit kann in einer Vielzahl von Bereichen angewendet werden. Ob Lebensdienstleistungen, Reisen, Finanzinvestitionen, Produktmarktnachfrage verschiedener Fertigungsindustrien usw., die Crawler-Technologie kann verwendet werden, um genauere Informationen zu erhalten wirksame Informationen. Verwendung.
Videomaterial zum Python-Crawler
3. Datenanalyse
Laut dem Bericht „Digitale Transformation der chinesischen Wirtschaft: Talente und Beschäftigung“, der von der School of Economics and Management der Tsinghua-Universität veröffentlicht wurde, wird die Lücke bei den Datenanalysetalenten im Jahr 2025 voraussichtlich 2,3 Millionen erreichen.
Bei einer so großen Talentlücke ist die Datenanalyse wie ein riesiger blauer Ozean! Ein Einstiegsgehalt von 10.000 ist wirklich üblich.
4. Datenbank und ETL-Data-Warehouse
Unternehmen müssen regelmäßig kalte Daten aus der Geschäftsdatenbank übertragen und in einem Lager speichern, das für die Speicherung historischer Daten vorgesehen ist. Jede Abteilung kann einheitliche Datendienste basierend auf ihren eigenen Geschäftsmerkmalen bereitstellen. Dieses Lager ist ein Datenlager.
Die traditionelle Verarbeitungsarchitektur für die Data-Warehouse-Integration ist ETL und nutzt die Funktionen der ETL-Plattform. E = Daten aus der Quelldatenbank extrahieren, L = Daten bereinigen (Daten, die nicht den Regeln entsprechen) und transformieren (unterschiedliche Dimensionen und Granularität). der Tabelle entsprechend den Geschäftsanforderungen) Berechnung verschiedener Geschäftsregeln), T = Laden der verarbeiteten Tabellen inkrementell, vollständig und zu unterschiedlichen Zeiten in das Data Warehouse.
5. Maschinelles Lernen
Beim maschinellen Lernen geht es darum, einen Teil der Computerdaten zu lernen und dann andere Daten vorherzusagen und zu beurteilen.
Im Kern besteht maschinelles Lernen darin, „Algorithmen zu verwenden, um Daten zu analysieren, daraus zu lernen und dann Entscheidungen oder Vorhersagen über neue Daten zu treffen“. Das heißt, ein Computer verwendet die erhaltenen Daten, um ein bestimmtes Modell zu erhalten, und verwendet dieses Modell dann, um Vorhersagen zu treffen. Dieser Prozess ähnelt in gewisser Weise dem menschlichen Lernprozess. Beispielsweise können Menschen neue Probleme vorhersagen, nachdem sie bestimmte Erfahrungen gesammelt haben.
Materialien zum maschinellen Lernen:
6. Fortgeschrittenes Python
Von grundlegenden grammatikalischen Inhalten bis hin zu vielen tiefgreifenden fortgeschrittenen Wissenspunkten und dem Verständnis des Programmiersprachendesigns verstehen Sie nach dem Lernen hier im Grunde alle Wissenspunkte vom Python-Einstieg bis zum Fortgeschrittenen.
An dieser Stelle können Sie grundsätzlich die Beschäftigungsanforderungen des Unternehmens erfüllen. Wenn Sie immer noch nicht wissen, wo Sie Interviewmaterialien und Lebenslaufvorlagen finden, habe ich auch eine Kopie für Sie zusammengestellt. Man kann es wirklich als systematisches Lernen bezeichnen Route für Kindermädchen und .
Das Erlernen der Programmierung gelingt jedoch nicht über Nacht, sondern erfordert langfristige Beharrlichkeit und Schulung. Bei der Organisation dieser Lernroute hoffe ich, gemeinsam mit allen voranzukommen und einige technische Punkte selbst überprüfen zu können. Egal, ob Sie ein Anfänger in der Programmierung sind oder ein erfahrener Programmierer, der fortgeschritten werden muss, ich glaube, dass jeder etwas davon haben kann.
Dies kann über Nacht erreicht werden, erfordert jedoch langfristige Beharrlichkeit und Training. Bei der Organisation dieser Lernroute hoffe ich, gemeinsam mit allen voranzukommen und einige technische Punkte selbst überprüfen zu können. Egal, ob Sie ein Anfänger in der Programmierung sind oder ein erfahrener Programmierer, der fortgeschritten werden muss, ich glaube, dass jeder etwas davon haben kann.
Datensammlung
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