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數據挖掘python分析股票

發布時間:2024-09-26 12:55:01

⑴ 如何用Python進行大數據挖掘和分析

如何用Python進行大數據挖掘和分析?快速入門路徑圖
大數據無處不在。在時下這個年代,不管你喜歡與否,在運營一個成功的商業的過程中都有可能會遇到它。
什麼是 大數據 ?
大數據就像它看起來那樣——有大量的數據。單獨而言,你能從單一的數據獲取的洞見窮其有限。但是結合復雜數學模型以及強大計算能力的TB級數據,卻能創造出人類無法製造的洞見。大數據分析提供給商業的價值是無形的,並且每天都在超越人類的能力。
大數據分析的第一步就是要收集數據本身,也就是眾所周知的「數據挖掘」。大部分的企業處理著GB級的數據,這些數據有用戶數據、產品數據和地理位置數據。今天,我將會帶著大家一起探索如何用 Python 進行大數據挖掘和分析?
為什麼選擇Python?
Python最大的優點就是簡單易用。這個語言有著直觀的語法並且還是個強大的多用途語言。這一點在大數據分析環境中很重要,並且許多企業內部已經在使用Python了,比如Google,YouTube,迪士尼等。還有,Python是開源的,並且有很多用於數據科學的類庫。
現在,如果你真的要用Python進行大數據分析的話,毫無疑問你需要了解Python的語法,理解正則表達式,知道什麼是元組、字元串、字典、字典推導式、列表和列表推導式——這只是開始。
數據分析流程
一般可以按「數據獲取-數據存儲與提取-數據預處理-數據建模與分析-數據可視化」這樣的步驟來實施一個數據分析項目。按照這個流程,每個部分需要掌握的細分知識點如下:
數據獲取:公開數據、Python爬蟲
外部數據的獲取方式主要有以下兩種。
第一種是獲取外部的公開數據集,一些科研機構、企業、政府會開放一些數據,你需要到特定的網站去下載這些數據。這些數據集通常比較完善、質量相對較高。
另一種獲取外部數據的方式就是爬蟲。
比如你可以通過爬蟲獲取招聘網站某一職位的招聘信息,爬取租房網站上某城市的租房信息,爬取豆瓣評分評分最高的電影列表,獲取知乎點贊排行、網易雲音樂評論排行列表。基於互聯網爬取的數據,你可以對某個行業、某種人群進行分析。
在爬蟲之前你需要先了解一些 Python 的基礎知識:元素(列表、字典、元組等)、變數、循環、函數………
以及,如何用 Python 庫(urllib、BeautifulSoup、requests、scrapy)實現網頁爬蟲。
掌握基礎的爬蟲之後,你還需要一些高級技巧,比如正則表達式、使用cookie信息、模擬用戶登錄、抓包分析、搭建代理池等等,來應對不同網站的反爬蟲限制。
數據存取:SQL語言
在應對萬以內的數據的時候,Excel對於一般的分析沒有問題,一旦數據量大,就會力不從心,資料庫就能夠很好地解決這個問題。而且大多數的企業,都會以SQL的形式來存儲數據。
SQL作為最經典的資料庫工具,為海量數據的存儲與管理提供可能,並且使數據的提取的效率大大提升。你需要掌握以下技能:
提取特定情況下的數據
資料庫的增、刪、查、改
數據的分組聚合、如何建立多個表之間的聯系
數據預處理:Python(pandas)
很多時候我們拿到的數據是不幹凈的,數據的重復、缺失、異常值等等,這時候就需要進行數據的清洗,把這些影響分析的數據處理好,才能獲得更加精確地分析結果。
對於數據預處理,學會 pandas (Python包)的用法,應對一般的數據清洗就完全沒問題了。需要掌握的知識點如下:
選擇:數據訪問
缺失值處理:對缺失數據行進行刪除或填充
重復值處理:重復值的判斷與刪除
異常值處理:清除不必要的空格和極端、異常數據
相關操作:描述性統計、Apply、直方圖等
合並:符合各種邏輯關系的合並操作
分組:數據劃分、分別執行函數、數據重組
Reshaping:快速生成數據透視表
概率論及統計學知識
需要掌握的知識點如下:
基本統計量:均值、中位數、眾數、百分位數、極值等
其他描述性統計量:偏度、方差、標准差、顯著性等
其他統計知識:總體和樣本、參數和統計量、ErrorBar
概率分布與假設檢驗:各種分布、假設檢驗流程
其他概率論知識:條件概率、貝葉斯等
有了統計學的基本知識,你就可以用這些統計量做基本的分析了。你可以使用 Seaborn、matplotlib 等(python包)做一些可視化的分析,通過各種可視化統計圖,並得出具有指導意義的結果。
Python 數據分析
掌握回歸分析的方法,通過線性回歸和邏輯回歸,其實你就可以對大多數的數據進行回歸分析,並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下:
回歸分析:線性回歸、邏輯回歸
基本的分類演算法:決策樹、隨機森林……
基本的聚類演算法:k-means……
特徵工程基礎:如何用特徵選擇優化模型
調參方法:如何調節參數優化模型
Python 數據分析包:scipy、numpy、scikit-learn等
在數據分析的這個階段,重點了解回歸分析的方法,大多數的問題可以得以解決,利用描述性的統計分析和回歸分析,你完全可以得到一個不錯的分析結論。
當然,隨著你實踐量的增多,可能會遇到一些復雜的問題,你就可能需要去了解一些更高級的演算法:分類、聚類。
然後你會知道面對不同類型的問題的時候更適合用哪種演算法模型,對於模型的優化,你需要去了解如何通過特徵提取、參數調節來提升預測的精度。
你可以通過 Python 中的 scikit-learn 庫來實現數據分析、數據挖掘建模和分析的全過程。
總結
其實做數據挖掘不是夢,5步就能讓你成為一個Python爬蟲高手!

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