今天的文章主要讲解数据分析与可视化的相关步骤以及每个步骤需要用到的 Python 库，给正在从事数据分析或者学习数据分析的同学提供工作或者学习思路。
小编也正在学习的路上，如有不妥的地方希望大家多多指正，咱们一起前进。
什么是数据分析
数据分析指用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
其中数据也称为观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果。
数据分析的目的
数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
数据分析步骤
数据分析通常包括前期准备、数据爬取、数据预处理、数据分析、可视化绘图及分析评估六个步骤：
- 前期准备。在获取数据之前，先要决定本次数据分析的目标，这些目标需要进行大量的数据收集和前期准备，判断整个实验是否能向着正确的方向前进。
- 数据抓取。读者可以利用Python爬取所需的数据集，定义相关的特征，采用前文讲述的爬虫知识进行爬取。也可以针对常见的数据集进行简单的数据分析。
- 数据预处理。如果想要提高数据质量，纠正错误数据或处理缺失值，就需要进行数据预处理操作，包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等。
- 数据分析。读者根据所研究的内容，构建合理的算法模型，训练模型并预测业务结构。
- 可视化绘图。经过数据分析后的数据通常需要进行可视化绘图操作，包括绘制散点图、拟合图形等，通过可视化操作让用户直观的感受数据分析的结果。
- 数据分析产出报告。最后需要对数据分析结果进行评估，同时需要优化算法、优化结果，重复以前业务流程，从而更好利用数据的价值，造福整个社会。
数据可视化
数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形密切相关，所以数据可视化是体现数据分析最直观的表达，通过数据可视化能直接明了的展示数据分析的结果，它能清晰的表达数据分析结果信息。
以最直观的方式将数据分析结果呈现给人们。
数据分析与可视化常用模块
在使用 Python 做数据分析时，常常需要用到各种扩展包，常见的包括 Numpy、Scipy、Pandas、Sklearn、Matplotlib等，如下所示：
- NumPy
提供数值计算的扩展包，拥有高效的处理函数和数值编程工具，用于数组、矩阵和矢量化等科学计算操作。很多扩展包都依赖于它。
import numpy as np np.array([4,5,6,23,4,5])
- SciPy
SciPy是一个开源的数学、科学和工程计算包，提供矩阵支持，以及矩阵相关的数值计算模块。它是一款方便、易于使用、专为科学和工程设计的Python工具包，包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。
- Pandas
它是 Python 强大的数据分析和探索数据的工具包，旨在简单直观地处理标记和关系数据。
import pandas as pd pd.read_csv('test.csv')
- SKlearn
Scikit-Learn 为常见的机器学习算法提供了一个简洁而规范的分析流程，包含多种机器学习算法。该库结合了高质量的代码和良好的文档，使用起来非常方便，并且代码性能很好，其实它就是用 Python 进行机器学习的行业标准。
from sklearn import linear_model linear_model.LinearRegression()
- Matplotlib
它是Python强大的数据可视化工具、2D绘图库，可以轻松生成简单而强大的可视化图形，可以绘制散点图、折线图、饼状图等图形。但其库本身过于复杂，绘制的图需要大量的调整才能变精致。
import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x,y,'p')
- Seaborn
Seaborn 是由斯坦福大学提供的一个 Python 绘图库，绘制的图表更加赏心悦目，它更关注统计模型的可视化，如热图。Seaborn 能理解 Pandas 的 DataFrame 类型，所以它们一起可以很好地工作。
import seaborn as sns sns.distplot(births['ccc'], kde=False)
以上几个模块是数据分析与可视化中功能最强大的扩展包，
总结
今天的文章主要是对数据分析与可视化整体目标与思路进行整理，下期小编将继续深入讲解各个模块的知识以及详细的使用场景。希望今天的文章对大家有所帮助！
