Chương này giới thiệu khoa học dữ liệu là lĩnh vực bao gồm mọi thứ liên quan đến làm sạch, chuẩn bị và phân tích dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc và có cấu trúc. Lĩnh vực khoa học này sử dụng kết hợp thống kê, toán học, lập trình, giải quyết vấn đề và thu thập dữ liệu để trích xuất thông tin chi tiết và thông tin từ dữ liệu. Python cung cấp các thư viện và cơ chế mạnh mẽ cho các ứng dụng khoa học dữ liệu như được trình bày trong các phần sau
Ossama Embarak
trừu tượng
Trực quan hóa dữ liệu là quá trình diễn giải dữ liệu và trình bày dữ liệu ở định dạng hình ảnh hoặc đồ họa. Hiện nay, chúng ta đang sống trong thời đại của dữ liệu lớn, nơi mà dữ liệu được ví như nguyên liệu thô cho kinh doanh. Khối lượng dữ liệu được sử dụng trong các doanh nghiệp, ngành công nghiệp, tổ chức nghiên cứu và phát triển công nghệ là rất lớn và đang tăng nhanh mỗi ngày. Càng thu thập và phân tích nhiều dữ liệu, chúng tôi càng có nhiều khả năng hơn trong việc đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng. Tuy nhiên, với sự phát triển vượt bậc của dữ liệu, việc trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu có sẵn trở nên khó khăn hơn đối với các doanh nghiệp. Đó là nơi tầm quan trọng của trực quan hóa dữ liệu trở nên rõ ràng. Trực quan hóa dữ liệu giúp mọi người hiểu tầm quan trọng của dữ liệu bằng cách tóm tắt và trình bày một lượng lớn dữ liệu ở định dạng đơn giản và dễ hiểu để truyền đạt thông tin rõ ràng và hiệu quả.
Ossama Embarak
trừu tượng
Danh sách, từ điển, bộ dữ liệu, sê-ri, khung dữ liệu và bảng điều khiển là các cấu trúc thu thập dữ liệu Python có thể được sử dụng để duy trì bộ sưu tập dữ liệu. Chương này sẽ trình bày chi tiết các cấu trúc khác nhau này với các ví dụ thực tế.
Ossama Embarak
trừu tượng
Trong chương này, bạn sẽ nghiên cứu các hàm vào-ra và xử lý tệp. Ngoài ra, bạn sẽ nghiên cứu các biểu thức chính quy và cách trích xuất dữ liệu phù hợp với các mẫu cụ thể
Ossama Embarak
trừu tượng
Trong thế kỷ 21, dữ liệu rất quan trọng đối với việc ra quyết định và phát triển các kế hoạch chiến lược dài hạn. Python cung cấp nhiều thư viện và các tính năng tích hợp giúp dễ dàng hỗ trợ phân tích và xử lý dữ liệu. Đưa ra quyết định kinh doanh, dự báo thời tiết, nghiên cứu cấu trúc protein trong sinh học và thiết kế chiến dịch tiếp thị là tất cả những ví dụ yêu cầu thu thập dữ liệu, sau đó làm sạch, xử lý và trực quan hóa dữ liệu đó
Ossama Embarak
trừu tượng
Ngày nay, dữ liệu khổng lồ được thu thập hàng ngày và phân phối trên nhiều kênh khác nhau. Điều này đòi hỏi các công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả và linh hoạt. Thư viện Pandas mã nguồn mở của Python lấp đầy khoảng trống và xử lý ba cấu trúc dữ liệu khác nhau. sê-ri, khung dữ liệu và bảng điều khiển. Một chuỗi là cấu trúc dữ liệu một chiều như từ điển, mảng, danh sách, bộ, v.v. A khung dữ liệu là cấu trúc dữ liệu hai chiều với các kiểu dữ liệu không đồng nhất, i. e. , Dữ liệu dạng bảng. Một bảng điều khiển đề cập đến cấu trúc dữ liệu ba chiều, chẳng hạn như mảng ba chiều. Rõ ràng là cấu trúc dữ liệu chiều cao hơn là nơi chứa cấu trúc dữ liệu chiều thấp hơn của nó. Nói cách khác, bảng điều khiển là nơi chứa khung dữ liệu và khung dữ liệu là nơi chứa chuỗi. Chương này trình bày cách khám phá, thao tác và phân tích dữ liệu.
Ossama Embarak
trừu tượng
Chương này trình bày các sơ đồ khác nhau để trực quan hóa dữ liệu. Có thể sử dụng nhiều thư viện Python khác nhau để trực quan hóa dữ liệu, chẳng hạn như Pandas, Seaborn, Bokeh, Pygal và Ploty. Python Pandas là phương pháp đơn giản nhất để vẽ sơ đồ cơ bản. Python Seaborn rất tuyệt vời để tạo các biểu đồ thống kê hấp dẫn trực quan bao gồm màu sắc. Python Bokeh hoạt động tuyệt vời cho các hình ảnh phức tạp hơn, đặc biệt là cho các bản trình bày tương tác dựa trên web. Python Pygal hoạt động tốt để tạo các tệp vectơ và tương tác. Tuy nhiên, nó không có tính linh hoạt như các phương pháp khác. Python Plotly là tùy chọn hữu ích nhất và dễ dàng nhất để tạo trực quan hóa dựa trên web có tính tương tác cao
Ossama Embarak
trừu tượng
Chương này bao gồm hai trường hợp nghiên cứu. Tôi sẽ cung cấp một số thông tin ngắn gọn về từng trường hợp và sau đó trình bày cách thu thập dữ liệu cần thiết để phân tích, cách phân tích dữ liệu và cách trực quan hóa dữ liệu liên quan đến các mẫu cụ thể
Với một trường hợp kinh doanh chi tiết về các chiến lược hiệu quả về trực quan hóa dữ liệu, cuốn sách này xem xét Python từ quan điểm khoa học dữ liệu và dạy các kỹ thuật đã được chứng minh để trực quan hóa dữ liệu khi được sử dụng trong việc đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng