Dữ liệu là một phần thiết yếu của bất kỳ doanh nghiệp hoặc doanh nghiệp. Điều quan trọng là thu thập, xử lý và phân tích luồng dữ liệu một cách kịp thời và chính xác để khám phá thông tin hữu ích cho việc ra quyết định trong kinh doanh.
Ngành công nghiệp khoa học dữ liệu đang nhanh chóng mở rộng. Khối lượng dữ liệu có thể lớn, làm cho việc xử lý thông tin trở nên khó khăn và tốn thời gian.
Python là một ngôn ngữ lập trình phổ biến trong điện toán khoa học, bởi vì nó có nhiều gói tính năng định hướng dữ liệu có thể tăng tốc và đơn giản hóa việc xử lý dữ liệu, do đó tiết kiệm thời gian.
Bài viết này sẽ tập trung vào các tính năng riêng biệt của ngôn ngữ lập trình Python và những gì làm cho nó trở thành lựa chọn tốt hơn để phân tích dữ liệu.
Mục lục
- Python là gì?
- Phân tích dữ liệu là gì?
- Ai là nhà phân tích dữ liệu?
- Điều gì làm cho Python trở thành một lựa chọn tuyệt vời để phân tích dữ liệu?
- Sự kết luận
- Người giới thiệu
Python là gì?
Phân tích dữ liệu là gì?
Ai là nhà phân tích dữ liệu?
Điều gì làm cho Python trở thành một lựa chọn tuyệt vời để phân tích dữ liệu?
Sự kết luận
Người giới thiệu
Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao, hướng đối tượng.
Các cấu trúc và thuộc tính dữ liệu tích hợp của nó, kết hợp với gõ động [có nghĩa là chúng tôi không phải khai báo loại biến như trong C hoặc Java] và ràng buộc, làm cho nó trở nên lý tưởng để phát triển ứng dụng và sử dụng nó làm ngôn ngữ kịch bản.
Cú pháp đơn giản của Python nhấn mạnh khả năng đọc và giảm bảo trì lập trình.
Python là ngôn ngữ lập trình có thể được sử dụng cho một loạt các tác vụ như tạo phần mềm, phát triển web, viết kịch bản, không giống như HTML, CSS và JavaScript.
Phân tích dữ liệu là gì?
Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập dữ liệu thô và chuyển đổi nó thành thông tin mà người dùng có thể sử dụng để đưa ra quyết định.
Nó đòi hỏi phải kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin có giá trị, rút ra kết luận và hỗ trợ ra quyết định.
Trong thế giới kinh doanh ngày nay, phân tích dữ liệu đóng một vai trò quan trọng trong việc đưa ra các quyết định khoa học và hỗ trợ các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.
Khai thác dữ liệu là một hình thức của một kỹ thuật phân tích dữ liệu nhấn mạnh mô hình thống kê và thăm dò thông tin cho dự đoán thay vì mục đích mô tả nghiêm ngặt.
Business Intelligence bao gồm phân tích dữ liệu phụ thuộc rất nhiều vào tập hợp, tập trung chủ yếu vào thông tin kinh doanh và ra quyết định để tăng doanh thu lợi nhuận.
Ai là nhà phân tích dữ liệu?
Các nhà phân tích dữ liệu chịu trách nhiệm giải thích dữ liệu, phân tích kết quả bằng các kỹ thuật thống kê và tạo ra các báo cáo thường xuyên.
Họ lập kế hoạch và thực hiện các đánh giá dữ liệu, quy trình thu thập dữ liệu và các kỹ thuật cải thiện chất lượng và độ tin cậy thống kê khác.
Họ cũng phụ trách xử lý dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu từ các nguồn chính và phụ.
Điều gì làm cho Python trở thành một lựa chọn tuyệt vời để phân tích dữ liệu?
Python là một ngôn ngữ lập trình đa chức năng, được giải thích tối đa với một số lợi thế thường được sử dụng để hợp lý hóa các bộ dữ liệu phức tạp và lớn.
Python có một số đặc điểm phân biệt làm cho nó trở thành lựa chọn tốt nhất để phân tích dữ liệu.
Xem các tính năng dưới đây:
Dễ học
Python tập trung vào cả sự đơn giản và khả năng đọc, đồng thời cung cấp rất nhiều tùy chọn hữu ích cho các nhà phân tích/nhà khoa học dữ liệu.
Do đó, ngay cả người mới cũng có thể dễ dàng sử dụng cú pháp tương đối đơn giản của nó để tạo ra các giải pháp hiệu quả cho các kịch bản phức tạp, chỉ với một vài dòng mã.
Uyển chuyển
Tính linh hoạt cực độ của Python là một thuộc tính mạnh mẽ khác làm cho nó phổ biến đối với các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu.
Do đó, các mô hình dữ liệu có thể được tạo, các bộ dữ liệu có thể được hệ thống hóa, các thuật toán được hỗ trợ bởi ML có thể được phát triển, có thể phát triển các dịch vụ web và khai thác dữ liệu để hoàn thành các tác vụ khác nhau trong một khoảng thời gian ngắn.
Bộ sưu tập thư viện khổng lồ
Nó có nhiều thư viện hoàn toàn miễn phí mở cửa cho công chúng. Đó là một yếu tố chính làm cho Python thiết yếu để phân tích dữ liệu và trong khoa học dữ liệu.
Người dùng làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có lẽ đã quen thuộc với các tên như Pandas, SciPy, StatsModels và các thư viện khác được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng khoa học dữ liệu.
Điều đáng chú ý là các thư viện liên tục mở rộng, cung cấp các giải pháp mạnh mẽ.
Đồ họa và trực quan hóa
Các công cụ phân tích tích hợp Python, cũng có thể dễ dàng thâm nhập vào các mẫu, tương quan thông tin trong các bộ rộng rãi và cung cấp những hiểu biết tốt hơn, ngoài các ma trận quan trọng khác trong việc đánh giá hiệu suất.
Sự kết luận
Bất kỳ công ty nào có khả năng lấy thông tin và hiểu biết từ dữ liệu để đưa ra các quyết định chiến lược tốt, có thể duy trì tính cạnh tranh và tiến trình của nó được liên kết trực tiếp với hiệu suất của nó.
Python là một ngôn ngữ lập trình được quốc tế công nhận có thể hỗ trợ người dùng quản lý dữ liệu tốt hơn vì nhiều lý do.
Python là ngôn ngữ phổ biến nhất trong số các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu do tập hợp các tùy chọn đồ họa và công cụ trực quan rộng rãi giúp dữ liệu có sẵn hơn.
Hơn nữa, nó liên tục phát triển và trở nên mạnh mẽ hơn, đa tính và đa năng.
Học hỏi!
Người giới thiệu
- Sách điện tử phân tích dữ liệu Python
Đóng góp đánh giá ngang hàng của: Srishilesh P S