Начало работы с анализом данных и визуализацией данных с использованием Python.

Что такое анализ данных?

Очистка, изменение и моделирование данных для получения значимой корпоративной информации для принятия решений определяется как анализ данных.

Анализ данных используется для извлечения значимой информации из данных и принятия решений на основе этих знаний.

Почему питон?

Почему питон? Мы уже говорили, что Python — широко используемый язык программирования. Когда дело касается анализа данных, это не единственный вариант, однако он отличный. Другая причина в том, что он чаще используется! Python прост в использовании и имеет огромное сообщество разработчиков, которые помогут вам в анализе данных. Кроме того, анализ данных с использованием Python очень интересен благодаря большому количеству творческих библиотек для анализа и визуализации данных, которые он предоставляет.

Pandas — это базовая библиотека Python для анализа данных.

Это библиотека высокого уровня для научных вычислений и численного анализа, основанная на библиотеке NumPy.

Панды упрощают работу с данными, предоставляя структуру данных DataFrame. DataFrame — это инструмент для чтения и хранения данных. Он включает в себя базовые возможности для чтения и записи набора данных, а также просмотра и запроса метаданных для извлечения из него каждой крупицы информации.

Настраивать

Самая первая задача – определить, куда вы планируете отправиться. Крайне важно иметь подходящее место для хранения всей вашей работы при анализе данных в Python. Анализ данных Python будет больше, чем просто текст; это также будет вашей ссылкой на базу данных, поэтому вам понадобится надежная рабочая среда.

Anaconda Distribution предоставляет эту услугу на Python. Блокнот Jupyter — идеальное рабочее место для Anaconda. Что ж, это позволяет вам сразу же иметь визуальные эффекты в своем блокноте.

Он также имеет дополнительные волшебные функции, которые позволяют вам видеть вывод без необходимости явно указывать, где вы хотите его видеть.

Давайте разберемся на одном примере.

Во-первых, чтение наборов данных. Для загрузки набора данных в его основную структуру данных pandas предоставляет определенные базовые операции: DataFrame. Мы можем использовать его следующим образом:

Что такое визуализация данных?

Визуализация данных — это процесс преобразования информации в визуальное представление, такое как карта или график, чтобы упростить понимание данных и извлечение из них полезных сведений. Основная цель визуализации данных — облегчить обнаружение закономерностей, тенденций и выбросов в огромных наборах данных. Информационная графика, информационная визуализация и статистическая графика — все термины, которые часто используются взаимозаменяемо.

Визуализация данных — это один из процессов в процессе обработки данных, в соответствии с которым данные необходимо визуализировать после того, как они были собраны, обработаны и смоделированы. Визуализация данных является частью более крупной дисциплины архитектуры представления данных (DPA), которая направлена ​​на эффективную идентификацию, поиск, изменение, подготовку и передачу данных.

Почему Python для визуализации данных?

В Python есть несколько библиотек для построения графиков, в том числе Matplotlib, Seaborn и несколько других инструментов визуализации данных, каждый из которых имеет различные функции для создания полезных, персонализированных и привлекательных графиков для наиболее простого и эффективного отображения данных.

Seaborn и Matplotlib

Для визуализации данных используются библиотеки Python Matplotlib и Seaborn. Они предоставляют модули для построения различных графиков.

Seaborn в основном используется для статистических графиков, тогда как Matplotlib используется для встраивания графиков в программы.

Матплотлиб

Он используется для создания простых графиков, таких как линейные диаграммы и гистограммы.

Он работает в основном с наборами данных и массивами.

Matplotlib — полезный инструмент для работы с массивами данных и фреймами. Он считает тузы и цифры объектами.

Для исследовательского анализа данных Matplotlib более настраиваем и хорошо взаимодействует с Pandas и NumPy.

морской

Он в основном используется для визуализации статистики и способен выполнять сложные визуализации с меньшим количеством команд.

Он может обрабатывать целые наборы данных.

Seaborn гораздо более организован и функционален, чем Matplotlib, потому что он обрабатывает весь набор данных, как если бы он был единым объектом.

Seaborn имеет более широкий спектр предварительных тем и в основном используется для анализа данных.

Например,Давайте рассмотрим это на примере. Matplotlib и Seaborn — две известные библиотеки визуализации Python.

В Bigscal Technologie вы можете нанять разработчиков Python и сэкономить до 60% затрат и времени без платы за найм.

Эта статья была впервые опубликована Харшем Пателем здесь.

Продолжить чтение других интересных статей можно нажав здесь.

Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter и LinkedIn. Присоединяйтесь к нашему сообществу Discord.