数据分析和挖掘是一个最近几年很热的话题，而且随着企业数据化进程的加快，各种数据分析人员的需求也在日益剧增。本栏就关于数据分析的学习做一个笔记，作为自己后续复习的资料，同时也希望能为刚入门的“道友”提供一点点帮助。

  数据分析有很多的工具，或者说是语言，根据各自的需求选择不同的工具，简单的、数据量不大的甚至使用excel都可以完成相应的分析，而要是考虑数据安全和各种更加高深的分析，SAS是必然是不二的选择，但是，它是收费的，而且相当的昂贵（当然贵的东西最大的缺点就是贵，功能完胜其他），所以，结合实际，我们选择居中的Python作为分析工具，其优点是免费、高效（相对而言）、能完成几乎所有的分析，对于分析一般的公司需求，绰绰有余。

一、Python 简介

1、Python

  Python是Guido van Rossum于1989年开发的一个编程语言。它是一种面向对象的解释型高级编程语言，其结构简单、语法和代码定义清晰明确、易于学习和维护、可移植性和可扩展性非常强。python提供了非常完善的基础代码库（内置库），覆盖了数据结构、语句、函数、类、网络、文件、GUI、数据库、文本处理等大量内容。用python进行数据分析和功能开发，许多功能可由现成的包（packages）或模块（modules）直接实现，极大的提升了效率。
  除了内置库外，python还有大量的第三方库，如numpy、scipy、matplotlib、pandas、statsmodels、sklearn等主要用于数据分析的库，提供了向量、矩阵和数据表的操作、可视化、统计计算、统计推断、统计分析与建模、数据挖掘和机器学习、深度学习等几乎全部数据分析的功能。

  Python可应用于多系统平台，如Linux、macOS、Windows等，用户可以直接在其官网：https://www.python.org，下载最新版本的python。用户也可以下载其他发行版本的python进行使用，如anoconda、enthought canopy等，这些发行版本的python已经包含一些特定的分析库，用户可以直接在它们提供的环境中使用。

  笔者这里建议使用anoconda，好处在于它集成，基本不需要考虑其他的环境问题，而且关于编译环境也有Jupyter Notebook和Spyder可以选择，前者对初学者很友好，代码可以看成是基于句的，后者可以看成是升级，基于段（函数、类等），当然也可以使用更加好的Pycharm，这里的好是个模糊的概念，读者自行把握。我是两个都在用，根据不同的需求选择不一样的环境。

2、常用的数据分析包

  前文已经讲了，python的分析，都是基于各种库（也叫包）实现的，而这些库又分为内置库和第三方库，这里就对数据分析中必须的几个库进行讲解。

1.Python的数据结构

  python作为一个语言，和其他语言一样，都有自己的数据结构，介绍如下：

• 数字（number）：用于存储数值，分整数、单精度、双精度、复数等；
• 字符串（string）：由数字、字母、下划线组成的一串字符；
• 列表（list）：一维序列，变长、其内容可进行修改，用“[ ]”标识；
• 元组（tuple）：一维序列，定长、不可变，内容不能修改，用“（）”标识；
• 字典（dict）：最重要的内置结构之一，大小可变的键值对集，其中键（key）和值（value）都是python对象，用“{ }”标识；
• 集合（set）：由唯一元素组成的无序集，可看成是只有键没有值的字典，也是使用{}。

  列表、集合以及字典都可以用推导式来生成，这是最具特色的python语言特性之一，可以使用上述数据结构括号中的英文对应的python内置函数可以执行序列类型之间的转换。

2.必须掌握的基本库

  正如我们日常使用的excel数据一样，我们分析挖掘的数据最主要的还是表格数据，对于表格数据来说，Python中有很多库都可以处理这种数据，但是最经典也最好用的还是Pandas库。

Pandas

  Pandas，python+data+analysis的组合缩写，是python中基于numpy和matplotlib的第三方数据分析库，与后两者共同构成了python数据分析的基础工具包，享有数分三剑客之名。

  正因为pandas是在numpy基础上实现，其核心数据结构与numpy的ndarray十分相似，但pandas与numpy的关系不是替代，而是互为补充。pandas就数据处理上比numpy更加强大和智能，而numpy比pandas更加基础和强大。个人感觉，它们关系很像excel和wps。

  Pandas的导入也很简单，语法如下：

import pandas as pd

  关于pandas的知识点，总结如下图：
  

更多关于pandas的使用更i详细介绍说明，请参考 Pandas知识点超全总结

Numpy

  NumPy 是 Python 语言的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。在机器学习中，由于大多数要进行大量对数组的变换和运算，所以，NumPy 就成了必不可少的工具之一。**也就是说它的强大在于出色的计算能力。**这里作为了解，只提一下，后续用到再深入讲解。

  NumPy 的主要对象是多维数组 Ndarray。在 NumPy 中维度 Dimensions 叫做轴 Axes，轴的个数叫做秩 Rank。关于数据的创建如下：

一维数组：
np.array([1, 2, 3])
二维数组：
np.array([(1, 2, 3), (4, 5, 6)])

  numpy中的数据可以执行很多运算，诸如：加减乘除、还有点乘，这里要和乘区分开；它还有个很方便的计算方法----广播。

3.数据分析用到的三方库

scipy

  scipy是python中用于科学计算的重要工具，在numpy基础上扩展了诸如积分计算、求解微分方程、优化、信号处理和稀疏矩阵等方便用户使用的数理算法和函数。scipy的主要功能模块有：

• scipy.cluster：矢量量化/K-均值
• scipy.constants：物理和数学常数
• scipy.fftpack：傅里叶变换
• scipy.integrate：积分
• scipy.interpolate：插值
• scipy.io：数据输入输出
• scipy.linalg：线性代数程序
• scipy.misc：杂项例程，多用于图形图像处理
• scipy.ndimage：n维图像包
• scipy.odr：正交距离回归
• scipy.optimize：优化
• scipy.signal：信号处理
• scipy.sparse：稀疏矩阵
• scipy.spatial：空间数据结构和算法
• scipy.special：特殊数学函数
• scipy.stats：统计

  我们在数据分析中，用的最多的是scipy.stats，导入stats模块可使用如下语句如下：

from scipy import stats

statsmodels

  statsmodels（原名scikits.statsmodels）提供了在python环境中进行探索性数据分析、统计检验以及统计模型估计的类和函数。其主要功能包括：线性回归、广义线性模型、广义估计方程、稳健线性模型、线性混合效应模型、离散因变量回归、方差分析、时间序列分析、生存分析、统计检验、非参数检验、非参数计量、广义矩方法、经验似然法、计数模型、常用分布等。此外还可以绘制拟合曲线图、盒须图、相关图、时间序列图形、因子图、马赛克图等用于探索性数据分析和模型构建诊断的常用图形。自0.5.0版本之后的statsmodels可以使用R语言风格对pandas的DataFrame对象拟合模型，广大统计工作者可以快速掌握statsmodels的编程语法和方式。

  statsmodels可供进行科学计算和统计分析的模块非常多，每个模块下包含的方法或函数也极其繁杂。因此，调用statsmodels进行数据分析时，往往使用其数据分析接口（api）的方式来进行：

import statsmodels.api as sm

sklearn

  sklearn的全称为scikit-learn，主要用于实现python中的机器学习功能。它建立在numpy、scipy和matplotlib基础上(所以安装scikit-learn之前必须事先安装有这3个模块)，提供了一系列简单高效及最新的数据挖掘和数据分析工具。其主要功能包括：广义线性模型、线性及二次判别、核岭回归、支持向量机、随机梯度下降、最近邻法、贝叶斯分类、决策树、特征提取、定序回归、聚类、异常值检测、密度估计、神经网络等监督和半监督及无监督学习方法、模型选择和诊断方法、以及数据挖掘过程中的预处理方法等。

  除了提供这些机器学习算法的接口之外，scikit-learn还内置了经典的机器学习数据集，如iris、digit等用于分类的数据集，boston house prices等用于回归的数据集，便于读者应用实际的数据集来学习这些数据挖掘和机器学习算法。

  由于scikit-learn提供了太多算法和功能，在调用具体机器学习算法时，往往也是采用“from sklearn import 模块名”的方式

from sklearn import svm #调用支持向量机进行分类

  该模块也是后续学习的主要模块。

  
  
关于数据结构和包的更详细的介绍，可以参考笔者之前的文章，Python基础知识总结，该文章讲解了相应的方法、以及实际中的使用场景等；关于Pandas的详细介绍，参考。

二、数据分析流程

  数据分析、挖掘的对象是各种各样的数据，针对不同的数据其我们选择的算法和分析逻辑也是不同的。但是并不是说数据分析、挖掘没有章法，而是有一般流程的，如下图：
 

  关于上图中的步骤，大体的解释如下：

  1. 在当今信息爆炸的时代，我们可以从日常社会经济生活和工作中获得的数据有多种存在形式。音频、视频、文本、图片、数字等等都是数据的不同表现形式，也就是我们进行数据分析与数据挖掘的对象。但是只有将这些数据首先都转成数字，才能成为计算机实现各种运算的对象。通常我们把这样的转换步骤统称为数据预处理。

  2. 当数据都以数字的形式表达后，我们就可以进一步对数据进行探索性分析。这一步很重要，这将帮助我们初步选用建模方法，另外还可帮助我们对数据挖掘的结果进行进一步的解释。

  3. 接下来需要确定模型结果的评估指标。这一步将在数据预处理与探索性分析之后，根据实际问题的需要，初步确定模型后，决定选用哪种模型评估指标。因为不同的模型可能评估指标是不同的，所以这里实际上该步骤也有模型选择的功能。

  4. 最后是确定最终模型。这里实际上和上一步确定结果的评估指标会重复几次，多次设定模型，反复比较，最终选择一个较好的模型。

  5. 最后还需要将模型结果进行可视化，与探索性分析的一些结果进行分析、解释、对比，最终得出有价值的结论，从而实现从数据到结论、从结论到价值的全过程。

  

三、结语

  这一节，虽然感觉讲的不多，但是，要求读者掌握的东西很多，出了Python的所有基础知识（这是最基础的部分，大家需要认真掌握），还有好几个库的作用、应用场景、以及优势等。同时，也给出了数据处理的一般流程，让读者对数据分析有了一个大概的了解。当掌握好基础知识，了解的流程，也就算是数据分析入门了。