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python大数据分析报告过程示例
下面是我为大家整理的python大数据分析报告过程例如,供大家参考。

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引言
几年后发生
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python大数据分析报告过程示例
下面是我为大家整理的python大数据分析报告过程例如,供大家参考。

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引言
几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后，我抉择走出自己的舒适区。作为一个数据科学家，我探索其他有用的工具的旅程开头了！幸运的是，没过多久我就抉择，Python作为我的开胃菜。
我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正热爱的。代码。原来，写代码是如此轻易！
我一周内学会了Python根底。并且，从那时起，我不仅深度探索了这门语言，而且也扶助了大量人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是，多年来，具有强大的社区支持，这一语言已经有了特意的数据分析和预料模型库。
由于Python缺乏数据科学的资源，我抉择写这篇教程来扶助别人更快地学习Python。在本教程中，我们将讲授一点关于如何使用Python 进展数据分析的信息，咀嚼它，直到我们觉得舒适并可以自己去实践。
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1. 数据分析的Python根底
o为什么学Python用来数据分析
o
o怎样安装Python
o在Python上运行一些简朴程序
2. Python的库和数据布局
o Python的数据布局
o Python的迭代和条件布局
o Python库
3. 在Python中使用Pandas进展探索性分析
o序列和数据框的简介
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o分析Vidhya数据集——贷款的预料问题
4. 在Python中使用Pandas进展数据再加工
5. 使用Python中建立预料模型
o规律回归
o决策树
o随机森林
让我们开头吧
为什么学Python用来数据分析
好多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来，我有对比过SAS和R。这里有一些理由来支持学习Python：
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•开源——免费安装
•极好的在线社区
•很轻易学习
•可以成为一种通用的语言，用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。
不用说，它依旧有几个缺点：
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•它是一种解释性的语言，而不是编译的语言，因此可能占用更多的CPU时间。然而，由于它节省了程序员的时间〔由于学习的便当〕，它可能依旧是一个很好的选择。
这是关于Python的一个最具争议的话题。你可能总是不能防止遇到，尤其是假设你是一个