深入 Python 資料分析：高階技術與實戰應用

我点评开发者社区發表於2024-10-04
Python
一、引言

Python 作為一種強大的程式語言，在資料分析領域中發揮著重要作用。本文將帶領讀者深入探索 Python 資料分析的高階技術，透過實際案例和程式碼示例，幫助讀者提升資料分析能力和解決實際問題的能力。

二、資料讀取與預處理

  1. 使用 pandas 庫讀取各種資料格式（如 CSV、Excel、SQL 等）

import pandas as pd

# 讀取 CSV 檔案
data = pd.read_csv('data.csv')

# 讀取 Excel 檔案
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 從 SQL 資料庫中讀取資料
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
data = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', conn)
conn.close()

  1. 資料清洗與預處理，包括處理缺失值、異常值和重複值

# 處理缺失值
data.fillna(value=0, inplace=True)  # 用 0 填充缺失值

# 處理異常值
data = data[(data['column_name'] > lower_bound) & (data['column_name'] < upper_bound)]

# 處理重複值
data.drop_duplicates(inplace=True)
三、資料探索與視覺化

  1. 使用 matplotlib 和 seaborn 庫進行資料視覺化

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 繪製柱狀圖
sns.barplot(x='category', y='value', data=data)
plt.show()

# 繪製折線圖
plt.plot(data['x'], data['y'])
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()

# 繪製箱線圖
sns.boxplot(x='category', y='value', data=data)
plt.show()

  1. 資料探索性分析，包括計算統計量、相關性分析等

四、高階資料分析技術

  1. 聚類分析

from sklearn.cluster import KMeans

# 假設資料為 X
kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 設定聚類數為 3
kmeans.fit(X)

# 獲取聚類標籤
labels = kmeans.labels_

  1. 主成分分析（PCA）

from sklearn.decomposition import PCA

# 假設資料為 X
pca = PCA(n_components=2)  # 設定主成分數為 2
X_pca = pca.fit_transform(X)

  1. 時間序列分析

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 讀取時間序列資料
data = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 平穩性檢驗
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
result = adfuller(data['value'])
if result[1] <= 0.05:
    print("資料是平穩的")
else:
    print("資料是非平穩的，需要進行差分處理")

# 建模與預測
model = sm.tsa.ARIMA(data['value'], order=(1, 1, 1))
results = model.fit()
forecast = results.forecast(steps=5)  # 預測未來 5 個時間點的值
五、實戰案例

透過一個實際的資料分析專案，綜合運用上述技術，解決實際問題。例如，對銷售資料進行分析，預測未來銷售趨勢，找出影響銷售的關鍵因素等。

本文程式碼部分轉自：https://www.wodianping.com/app/2024-10/37519.html

六、總結

本文介紹了 Python 資料分析的高階技術，包括資料讀取與預處理、資料探索與視覺化、高階資料分析技術和實戰案例。透過學習這些內容，讀者可以提升自己的資料分析能力，更好地應對實際工作中的資料分析任務。

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