Python数据采集和分析以及可视化的示例分析
本篇文章为大家展示了Python数据采集和分析以及可视化的示例分析，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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我当时学数据分析也有同样的苦恼，资料看了一大堆，总是一知半解，没有老师时时给你解答问题，很多时候都感觉自己要放弃了。
但，我不得不说一句：学数据分析绝对没错，坚持下去你会看到一个完全不一样的自己。
数据分析到底该怎么学呢？讲真，真不难！我摸爬滚打这么久，也算总结出三个经验：
“1.找到一个实力与经验俱佳的 “教练”，从思维、工具、实战带你“即学即用”。
2.制定一份正确的学习计划与路径，你真正需要的是好方法而不是蛮力。
3.有效工具的运用会让你事半功倍。
”
把数据分析拆解成三个部分：数据采集、数据可视化和数据挖掘。
练手的数据项目
好，下面接着给大家分享上图中数据采集、数据可视化和数据挖掘需要掌握的知识。
数据采集
你可以用Python自动采集数据，也可以使用第三方平台，比如用“八爪鱼”来采集数据。
数据可视化
主要用Python的 Matplotlib 工具来做数据可视化。Matplotlib 是Python的可视化基础库，非常适合入门学习。学完专栏，下面的这几张图我也可以做出来，非常抢眼。
数据挖掘
当你掌握了数据分析中基础的操作后，接下来就该正式处理数据了。为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种算法，根据用途，把它们分为四大类：
分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART 聚类算法：K-Means，EM 关联分析：Apriori 连接分析：PageRank
数据分析能力必然是每个互联网人必须具备的，只有懂数据，才能以数据驱动，科学优化工作，锻炼自己强大的战斗力和核心竞争力，拉开与其他人的差距。
上述内容就是Python数据采集和分析以及可视化的示例分析，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
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