Phân tích dữ liệu với Python: 4 bước đơn giản

Việc sản xuất và sử dụng dữ liệu đang gia tăng và tất cả các công ty không phân biệt quy mô hay doanh thu, hiện đang phụ thuộc vào dữ liệu hơn bao giờ hết. Điều này đã dẫn đến sự gia tăng nhu cầu về Phân tích dữ liệu và rất nhiều chuyên gia được thu hút vào lĩnh vực này. Những chuyên gia này chuyển sang sử dụng các ngôn ngữ lập trình như R và Python để nâng cao kỹ năng Phân tích dữ liệu của họ, nhưng thường không làm được điều đó do cách tiếp cận học tập sai lầm của họ.

Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng và chứa nhiều thư viện và công cụ khác nhau có thể hợp lý hóa công việc Phân tích dữ liệu. Đây là lý do đằng sau sự phổ biến ngày càng tăng của nó đối với các Nhà phân tích dữ liệu và Nhà khoa học dữ liệu.

Bài viết này cung cấp phần giới thiệu về Phân tích dữ liệu với Python và giải thích lý do tại sao Ngôn ngữ lập trình Python lại rất hiệu quả cho lĩnh vực này. Sau đó, blog sẽ giải thích các bước mà bạn nên làm theo nếu bạn muốn bắt đầu lại từ đầu và trở nên hiệu quả trong Phân tích dữ liệu bằng Python. Hơn nữa, nó sẽ thảo luận về những sai lầm phổ biến mà bạn phải tránh trong hành trình học tập này. Đọc cùng để tìm hiểu thêm về Phân tích dữ liệu với Python!

Điều kiện tiên quyết

• Kiến thức làm việc của Toán học và Thống kê.
• Hiểu biết cơ bản về Cấu trúc dữ liệu.
• Hiểu biết cơ bản về các kiểu dữ liệu.
• Hiểu biết cơ bản về các khái niệm Lập trình.

Giới thiệu về Phân tích dữ liệu với Python

Phân tích dữ liệu bao gồm việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và sử dụng Phân tích thống kê và Học máy trên dữ liệu đó để trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu đó. Đây là một khái niệm phổ biến, đặc biệt là trong lĩnh vực thương mại vì nó cho phép các tổ chức đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dựa trên kết quả của Phân tích dữ liệu.

Ngày nay, Data Analytics và Python là hai thuật ngữ không thể tách rời. Sự phổ biến mà Python đã chứng kiến ​​trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Phân tích Dữ liệu là do tính linh hoạt và chức năng to lớn của nó. Hơn nữa, để triển khai Phân tích dữ liệu với Python, bạn không cần phải học mọi thứ về ngôn ngữ lập trình. Vì bạn sẽ không thực hiện công việc phát triển, nên việc hiểu các thư viện và chức năng nhất định do Python cung cấp là đủ.

Ngoài ra, bạn phải phát triển các kỹ năng Khoa học dữ liệu của mình, nếu không, học Python sẽ giống như bạn có một công cụ và không biết cách sử dụng nó. Do đó, bạn cần phát triển một số kỹ năng Thống kê và Trực quan Dữ liệu và đạt được một mức độ kiến ​​thức nhất định về lĩnh vực chủ đề sẽ được trích xuất và phân tích.

Các bước để học phân tích dữ liệu với Python

Phân tích dữ liệu có thể là một quá trình phức tạp đối với người mới bắt đầu, nhưng bạn có thể dễ dàng hiểu các khía cạnh quan trọng của việc triển khai Phân tích dữ liệu với Python bằng cách làm việc cùng với các bước sau:

Bước 1: Thiết lập môi trường Python

Điều cần thiết cơ bản để làm việc trong Phân tích dữ liệu với Python là phải có một nền tảng nơi bạn có thể viết mã của mình và thực thi nó. Vì vậy, bước đầu tiên của bạn là thiết lập một môi trường thuận tiện để sử dụng và cho phép bạn làm việc bằng Python. Có nhiều nền tảng trực tuyến miễn phí có thể cung cấp cho bạn môi trường lập trình cần thiết, phổ biến nhất là Nền tảng Python Anaconda . Một ứng dụng này sẽ giải quyết hầu hết các nhu cầu của bạn vì nó chứa cùng với Ngôn ngữ lập trình Python cốt lõi, hầu hết các thư viện quan trọng của nó như Pandas , Numpy , Matplotlib , IPython , v.v.

Bạn có thể tải xuống Gói Anaconda và cài đặt nó trên hệ thống của mình giống như bất kỳ ứng dụng nào khác. Gói có nhiều chương trình cài sẵn khác nhau, một trong số đó là Máy tính xách tay Jupyter . Nó sẽ hoạt động như một môi trường được phát triển tốt để làm việc bằng Python và sẽ cho phép bạn biên dịch và chạy mã của mình một cách liền mạch. Máy tính xách tay Jupyter sẽ mở trong trình duyệt của bạn và không yêu cầu bất kỳ kết nối internet nào để thực thi mã của bạn. Khi quá trình cài đặt này hoàn tất, môi trường của bạn đã sẵn sàng!

Để tìm hiểu thêm về cách cài đặt Gói Anaconda, hãy truy cập vào đây .

Bước 2: Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về Python

Điều cần thiết là trước tiên bạn phải hiểu các khái niệm cơ bản của Python trước khi chuyển sang bất kỳ loại Phân tích dữ liệu nào với Python. Bạn không cần phải trở thành một chuyên gia về ngôn ngữ lập trình này, chỉ cần bao gồm các chủ đề quan trọng sau đây là đủ:

• Triển khai cấu trúc dữ liệu
• Tìm hiểu các loại dữ liệu khác nhau
• Tạo các chức năng
• Sử dụng vòng lặp
• Sử dụng câu lệnh có điều kiện
• Làm việc với Nhập khẩu

Hơn nữa, bạn không cần phải đăng ký bất kỳ khóa học nào để học tất cả các khái niệm trên. Có nhiều tài nguyên như W3Schools, Tutorials Point, v.v. có sẵn miễn phí trên internet cung cấp các hướng dẫn chi tiết về các nguyên tắc cơ bản của Python dưới dạng video, ghi chú, v.v. Học các khái niệm này sẽ cung cấp cho bạn nền tảng cần thiết để bắt đầu Phân tích dữ liệu của bạn. Con trăn.

Bước 3: Hiểu hoạt động của thư viện Python

Một tính năng chính của Python là nó có rất nhiều thư viện có thể đơn giản hóa công việc của bạn ở một mức độ lớn. Nếu bạn muốn thực hiện Phân tích dữ liệu với Python, thì bạn phải tự làm quen với một số Thư viện Python được sử dụng chính . Các Thư viện Python thiết yếu liên quan đến Khoa học Dữ liệu là:

• Pandas : Đây là Thư viện Python quan trọng nhất khi nói đến Thao tác dữ liệu và Phân tích dữ liệu . Do sự hiện diện của các công cụ Thao tác dữ liệu và Cấu trúc dữ liệu cấp cao, nó là lý tưởng cho việc Làm sạch dữ liệu và Thao tác dữ liệu, cả hai đều là nhiệm vụ cơ bản của bất kỳ Nhà phân tích dữ liệu nào. Nó hỗ trợ Cấu trúc dữ liệu được gọi là Khung dữ liệu đặc biệt tốt để lưu trữ dữ liệu ở định dạng bảng. Hơn nữa, Pandas cho phép bạn dọn dẹp dữ liệu lộn xộn của mình, điền vào bất kỳ loại giá trị còn thiếu nào và triển khai các khía cạnh khác của Xử lý trước dữ liệu.
• Numpy : Thư viện Python này cung cấp các công cụ tính toán mạnh mẽ có thể hợp lý hóa các Hoạt động Toán học và Thống kê của bạn khi bạn đang triển khai Phân tích dữ liệu với Python. Numpy là Thư viện Python cơ bản nhất. Pandas chỉ là một phần mở rộng của Numpy. Lý do chính cho sức mạnh tính toán khoa học nhanh của Numpy là nó chứa Mảng Đa chiều được tối ưu hóa đặc biệt cho công việc tính toán liên quan đến các thuật toán Máy học.
• Scikit-learning : Đây là Thư viện Python của bạn khi bạn muốn triển khai bất kỳ loại mô hình Học máy nào. Nếu bạn đang áp dụng Phân tích dữ liệu bằng Python, Scikit-learning có thể tự động hóa quá trình trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ một lượng lớn dữ liệu. Hơn nữa, nó cho phép bạn tạo mô hình bằng cách sử dụng thuật toán Học máy để dự đoán các xu hướng và kết quả trong tương lai. Thư viện này cũng lý tưởng cho công việc Khai phá dữ liệu vì nó cung cấp cho bạn một giao diện hiệu quả để làm việc với các mô hình Học máy khác nhau.
• Matplotlib : Thư viện này bao gồm các tính năng cho phép bạn trực quan hóa dữ liệu của mình bằng cách sử dụng các biểu diễn dựa trên đồ thị khác nhau. Matplotlib cung cấp cho bạn toàn quyền kiểm soát các biểu đồ này. Bạn có thể sửa đổi Màu sắc, Hình dạng, Trục, Kiểu, Độ dày, Phạm vi, v.v. của biểu đồ trực quan của bạn.

4 Thư viện Python này là bắt buộc nếu bạn muốn làm việc trên Phân tích dữ liệu với Python. Khi bạn đã hiểu những điều này, bạn có thể thử và khám phá các thư viện quan trọng khác để nâng cao hơn nữa kiến ​​thức về việc triển khai Phân tích dữ liệu với Python. Các thư viện này và nhiều thư viện khác được cài đặt sẵn trên Máy tính xách tay Jupyter của bạn. Tuy nhiên, nếu không có thư viện nào, bạn có thể dễ dàng cài đặt nó bằng lệnh pip .

Để biết thêm thông tin về cách cài đặt Thư viện Python, hãy truy cập vào đây .

Bước 4: Thực hành làm việc với tập dữ liệu

3 bước trên nhằm mục đích học các công cụ và kỹ thuật nhất định sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho Phân tích dữ liệu của bạn với Python. Bây giờ, đã đến lúc triển khai kiến ​​thức này trên các Tập dữ liệu thực tế. Có đủ Datasets trong StatsModels Libray bằng Python và bạn cũng có thể tải thêm từ các nền tảng như Kaggle để thực hành thêm. Bằng cách áp dụng các hoạt động Thống kê và Phân tích cơ bản trên các Tập dữ liệu này, sự tự tin của bạn đối với Phân tích dữ liệu và Python sẽ tăng lên và bạn sẽ nhận ra các lĩnh vực mà bạn cần cải thiện. Trên các Tập dữ liệu này, bạn phải thực hành 4 loại quy trình sau:

• Làm sạch dữ liệu : Nó liên quan đến việc tìm kiếm và sửa chữa bất kỳ điểm nào không chính xác hoặc không rõ ràng có trong dữ liệu được lưu trữ.
• Tiền xử lý dữ liệu : Là quá trình sửa đổi dữ liệu thành các định dạng phù hợp hơn để thực hiện Phân tích dữ liệu với Python.
• Thao tác dữ liệu : Là quá trình thực hiện các mô hình Học máy trên dữ liệu để thu được kết quả mong muốn. Các tác vụ như Phân cụm, Phân loại, Hồi quy, v.v. nằm trong Thao tác dữ liệu như thể hiện trong hình dưới đây.

• Trực quan hóa dữ liệu : Kết quả thu được bởi bất kỳ quy trình nào trong số 3 quy trình trên của Phân tích dữ liệu với Python được trình bày theo cách dễ hiểu hơn bằng Hình ảnh hóa dữ liệu. Nó bao gồm Đồ thị thanh, Biểu đồ hình tròn, Bản đồ nhiệt, v.v. như trong hình dưới đây.

Những sai lầm cần tránh trong Phân tích dữ liệu với Python

Hầu hết những người mới bắt đầu thường mắc phải những sai lầm sau khi học Phân tích dữ liệu với Python:

• Học quá lý thuyết : Hầu hết mọi người khi bắt đầu Phân tích dữ liệu bằng Python, có xu hướng tập trung nhiều hơn vào các khía cạnh lý thuyết của ngôn ngữ. Họ tập trung vào việc học lý thuyết về các thuật toán Máy học hơn là đi tìm trải nghiệm thực tế. Cách tiếp cận dựa trên lý thuyết này sẽ làm chậm quá trình học của bạn và có thể quá sức đối với một số người. Điều này có thể khiến bạn bỏ cuộc sớm trong quá trình chuẩn bị của mình.
• Học các thuật toán phức tạp ở giai đoạn đầu : Trong giai đoạn đầu, bạn không cần phải học các thuật toán Machine Learning phức tạp từ đầu. Những người mới bắt đầu thường có nhận thức rằng việc hoàn thiện sớm nhiều thuật toán phức tạp sẽ mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, phải tránh sai lầm này vì nó sẽ không cho phép bạn xây dựng nền tảng cơ bản vững chắc về Ngôn ngữ lập trình Python và thay vì thực hành nhiều thuật toán, điều quan trọng hơn là phải hiểu thuật toán nào nên được áp dụng trong những trường hợp nào.

Thay vì rơi vào bẫy của những sai lầm này, hãy tập trung vào việc học theo tốc độ của riêng bạn. Hơn nữa, hãy tập trung vào triển khai thực tế của Thư viện Python và các thuật toán Máy học đơn giản.