財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析 課件 項(xiàng)目一任務(wù)二 Python數(shù)據(jù)分析的工具?

項(xiàng)目一

Python數(shù)據(jù)分析概述《財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析》課程JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江蘇信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院財(cái)務(wù)大數(shù)據(jù)分析課程團(tuán)隊(duì)

目錄任務(wù)一認(rèn)識(shí)數(shù)據(jù)分析任務(wù)二Python數(shù)據(jù)分析的工具?JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江蘇信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院1．掌握廣義的數(shù)據(jù)分析和狹義的數(shù)據(jù)分析的概念；

2．掌握典型的數(shù)據(jù)分析流；

3.了解七大類常見的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用場(chǎng)景；

4.了解數(shù)據(jù)分析常用的Python、R和MATLAB工具；

5.了解使用Python工具進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)；

6.了解7個(gè)Python數(shù)據(jù)分析常用類庫。學(xué)習(xí)任務(wù)JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江蘇信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院任務(wù)二

Python數(shù)據(jù)分析的工具?JIANGSUVOCATIONALCOLLEGEOFINFORMATIONTECHNOLOGY江蘇信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院了解數(shù)據(jù)分析常用工具目前主流的數(shù)據(jù)分析語言有Python、R、MATLAB這3種。其中，Python具有豐富和強(qiáng)大的庫。它常被稱為膠水語言，能夠把用其他語言制作的各種模塊(尤其是C/C++)很輕松地連接在一起，是一門更易學(xué)、更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)某绦蛟O(shè)計(jì)語言。R語言則是用于統(tǒng)計(jì)分析、繪圖的語言和操作環(huán)境。它屬于GNU系統(tǒng)的一個(gè)自由、免費(fèi)、源代碼開放的軟件。MATLAB的作用是進(jìn)行矩陣運(yùn)算、繪制函數(shù)與數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn)算法、創(chuàng)建用戶界面和連接其他編程語言的程序等，主要應(yīng)用于工程計(jì)算、控制設(shè)計(jì)、信號(hào)處理與通信、圖像處理、信號(hào)檢測(cè)、金融建模設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。一（1）語法簡(jiǎn)單精練。對(duì)于初學(xué)者來說，比起其他編程語言，Python更容易上手。（2）有很多功能強(qiáng)大的庫。結(jié)合在編程方面的強(qiáng)大實(shí)力，可以只使用Python這一種語言去構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用程序。（3）功能強(qiáng)大。從特性觀點(diǎn)來看，Python是一個(gè)混合體。豐富的工具集使它介于傳統(tǒng)的腳本語言和系統(tǒng)語言之間。Python不僅具備所有腳本語言簡(jiǎn)單和易用的特點(diǎn)，還提供了編譯語言所具有的高級(jí)軟件工程工具。Python數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)二Python是一門應(yīng)用十分廣泛的計(jì)算機(jī)語言，在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域具有無可比擬的優(yōu)勢(shì)。Python正在逐漸成為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的主流語言。Python數(shù)據(jù)分析主要包含以下5個(gè)方面優(yōu)勢(shì)。（4）不僅適用于研究和原型構(gòu)建，同時(shí)也適用于構(gòu)建生產(chǎn)系統(tǒng)。研究人員和工程技術(shù)人員使用同一種編程工具，會(huì)給企業(yè)帶來非常顯著的組織效益，并降低企業(yè)的運(yùn)營(yíng)成本。資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析二（5）Python是一門膠水語言。Python程序能夠以多種方式輕易地與其他語言的組件“粘接”在一起。例如，Python的C語言API可以幫助Python程序靈活地調(diào)用C程序。這意味著用戶可以根據(jù)需要給Python程序添加功能。IPython是Python科學(xué)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)工具集的組成部分，它將其他所有相關(guān)的工具聯(lián)系在一起，為交互式和探索式計(jì)算提供了一個(gè)強(qiáng)健而高效的環(huán)境。同時(shí)，它是一個(gè)增強(qiáng)的PythonShell，目的是提高編寫、測(cè)試、調(diào)試Python代碼的速度。IPython主要用于交互式數(shù)據(jù)并行處理，是分布式計(jì)算的基礎(chǔ)架構(gòu)。另外，IPython還提供了一個(gè)類似于Mathematica的HTML筆記本、一個(gè)基于Qt框架的GUI控制臺(tái)，具有繪圖、多行編輯以及語法高亮顯示等功能。Python數(shù)據(jù)分析常用類庫三1、IPYthon（1）快速高效的多維數(shù)組對(duì)象ndarray。三Python數(shù)據(jù)分析常用類庫2、NumPyNumPy是NumericalPython的簡(jiǎn)稱，是一個(gè)Python科學(xué)計(jì)算的基礎(chǔ)包。NumPy主要提供了以下內(nèi)容。(2)對(duì)數(shù)組執(zhí)行元素級(jí)計(jì)算以及直接對(duì)數(shù)組執(zhí)行數(shù)學(xué)運(yùn)算的函數(shù)。(3)讀/寫硬盤上基于數(shù)組的數(shù)據(jù)集的工具。(4)線性代數(shù)運(yùn)算、傅里葉變換及隨機(jī)數(shù)生成的功能。(5)將C、C++、Fortran代碼集成到Python的工具。除了為Python提供快速的數(shù)組處理能力外，NumPy在數(shù)據(jù)分析方面還有另外一個(gè)主要作用，即作為算法之間傳遞數(shù)據(jù)的容器。對(duì)于數(shù)值型數(shù)據(jù)，使用NumPy數(shù)組存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)要比使用內(nèi)置的Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)高效得多。此外，由低級(jí)語言(比如C和Fortran)編寫的可以直接操作NumPy數(shù)組中數(shù)據(jù)，無須進(jìn)行任何數(shù)據(jù)復(fù)制工作。三Python數(shù)據(jù)分析常用類庫3、SciPySciPy基于Python的開源代碼，是一組專門解決科學(xué)計(jì)算中各種標(biāo)準(zhǔn)問題域的模塊的集合，特別是與NumPy、Matplotlib、IPYthon、和pandas這些核心包一起使用時(shí)。Scipy主要包含了8個(gè)模塊，不同的模塊有不同的應(yīng)用，如用于插值，積分，優(yōu)化，處理圖像和特殊函數(shù)等。三Python數(shù)據(jù)分析常用類庫4、pandaspandas是Python的數(shù)據(jù)分析核心庫，最初被作為金融數(shù)據(jù)分析工具而開發(fā)出來。它提供了一系列能夠快速、便捷地處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)。Python之所以成為強(qiáng)大而高效的數(shù)據(jù)分析環(huán)境與它息息相關(guān)。pandas兼具NumPy高性能的數(shù)組計(jì)算功能以及電子表格和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如SQL)靈活的數(shù)據(jù)處理功能。它提供了復(fù)雜精細(xì)的索引功能，以便便捷地完成重塑、切片和切塊聚合及選取數(shù)據(jù)子集等操作。pandas將是本書中使用的主要工具。三Python數(shù)據(jù)分析常用類庫Matplotlib是最流行的用于繪制數(shù)據(jù)圖表的Python庫，是Python的2D繪圖庫。Matplotlib的操作比較容易，用戶只需用幾行代碼即可生成直方圖、功率譜圖、條形圖、錯(cuò)誤圖和散點(diǎn)圖等圖形。Matplotlib提供了pylab的模塊，其中包括了NumPy和pyplot許多常用的數(shù)，方便用戶快速進(jìn)行計(jì)算和繪圖。Matplotlib與IPython結(jié)合得很好，提供了一種非常好用的交互式數(shù)據(jù)繪圖環(huán)境。5、Matplotlib6、scikit-learnscikit-learn是一個(gè)簡(jiǎn)單有效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具，可以供用戶在各種環(huán)境下重復(fù)使用。而且scikit-learn建立在NumPy、SciPy和Matplotlib基礎(chǔ)之上，對(duì)一些常用的算法方法進(jìn)行了封裝。目前，scikit-learn的基本模塊主要有數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、分類、聚類、數(shù)據(jù)降維和回歸6個(gè)。在數(shù)據(jù)量不大的情況下，scikit-learn可以解決大部分問題。三Python數(shù)據(jù)分析常用類庫Spyder(前身是Pydee)是一個(gè)強(qiáng)大的交互式Python語言開發(fā)環(huán)境，提供高級(jí)的代碼編輯、交互測(cè)試和調(diào)試等特性，支持Windows、Linux和OSX系統(tǒng)。Spyder可用于將調(diào)試控制臺(tái)直接集成到圖形用戶界面的布局中。Spyder的最大優(yōu)點(diǎn)就是模仿MATLAB的“工作空間”，可以很方便地觀察和修改數(shù)組的值。當(dāng)多個(gè)窗格出現(xiàn)在一個(gè)區(qū)域時(shí)，將使用標(biāo)簽頁的形式顯示。界面包含了“Editor”“Objectinspector”“Variableexplorer”“Fileexplorer”“PythonConsole“Historylog”和“IPythonConsole”等區(qū)域，方便用戶靈活運(yùn)用Python。7、Spyder(一)第一步首先在windows系統(tǒng)中安裝Python以下為在Windows平臺(tái)上安裝Python的步驟:(1)第一步雙擊“python-3.9.7-amd64”四安裝Python相關(guān)運(yùn)用軟件(2)第二步單擊“InstallNow”，復(fù)選框中的內(nèi)容都勾選（3）第三步點(diǎn)擊“關(guān)閉”(二）第二步在windows系統(tǒng)中安裝Anconda進(jìn)入Anaconda官方網(wǎng)站，下載Windows系統(tǒng)中的Anaconda安裝包，選擇PYthon3.0以上版本。安裝Anaconda的具體步驟如下。（1）單擊“Next”按鈕進(jìn)入下一步四安裝Python相關(guān)運(yùn)用軟件（2）單擊“IAgree”按鈕，同意上述協(xié)議并進(jìn)入下一步（3）選擇“AllUsers(requiresadminprivileges)”單選按鈕，進(jìn)入下一步（4）單擊“Browse”按鈕，選擇在指定的路徑安裝Anaconda，選擇完成后單擊“Next”按鈕，進(jìn)入下一步；四安裝Python相關(guān)運(yùn)用軟件（5）勾選2個(gè)復(fù)選框的內(nèi)容，單擊“Install”按鈕，等待安裝結(jié)束（6）單擊“finish”按鈕，

安裝完成。（三）第三步分別安裝pycharm、Pandas、Matplotlib（1）PyCharm安裝：?jiǎn)螕簟癗ext”按鈕進(jìn)入下一步四安裝Python相關(guān)運(yùn)用軟件（2）勾選復(fù)選框中的全部?jī)?nèi)容，單擊“Next”按鈕進(jìn)入下一步（3）單擊“Install”進(jìn)入下一步四安裝Python相關(guān)運(yùn)用軟件（4）勾選“Iwanttomanuallyrebootlater”（5）單擊“finish”完成四安裝Python相關(guān)運(yùn)用軟件安裝好的PyCharm默認(rèn)是英文界面,可以通過安裝插件把它更改為中文界面。打開菜單欄“File”,選擇“Settings”,然后選“Plugins”,單擊“Marketplace”,搜索“Chinese”,然后單擊“Install