数据分析的概念
数据分析的概念
数据分析是指用适当的分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论，对数据加以详细研究和概括总结的过程。
1.数据分析的概念
广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
狭义数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。
数据分析已经逐渐演化为一种解决问题的过程，甚至是一种方法论。虽然每个公司都会根据自身需求和目标创建最适合的数据分析流程，但是数据分析的核心步骤是一致的。
2.数据分析的流程
- 需求分析
- 数据获取
- 数据预处理
- 分析与建模
- 模型评价与优化
- 部署
3.数据分析应用场景
- 客户分析（Customer Analytics）
- 营销分析（Sales and Marketing Analytics）
- 社交媒体分析（Social Media Analytics）
- 网络安全（Cyber Security）
- 设备管理（Plant and Facility Management）
- 交通物流分析（Transport and Logistics Analytics）
- 欺诈行为检测（Fraud Detection）
4.数据分析常用工具
目前主流的数据分析语言主要有Python、R、MATLAB这3种。
- Python具有丰富和强大的库，同时Python常被称为胶水语言，能够将使用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地连接在一起，是一门更易学、更严谨的程序设计语言。
- R语言通常用于统计分析、绘图。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件。
- MATLAB的作用是进行矩阵运算、绘制函数与数据、实现算法、创建用户界面和连接其他编程语言的程序等，其主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通信、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
Python、R、MATLAB这3种语言均可以进行数据分析。表1 1从语言学习难易程度、使用场景、第三方支持、流行领域和软件成本5方面比较了Python、R、MATLAB这3种数据分析工具。
5.Python数据分析的优势
- 语法简单精练。对于初学者来说，比起其他编程语言，Python更容易上手。
- 含有大量功能强大的库。结合在编程方面的强大实力，可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。
- 功能强大。从特性观点来看，Python是一个混合体。丰富的工具集使Python介于传统的脚本语言和系统语言之间。Python不仅具备所有脚本语言简单和易用的特点，而且提供了编译语言所具有的高级软件工程工具。
- 研究、原型构建和构建生产系统。研究人员和工程技术人员使用同一种编程工具，会给企业带来非常显著的组织效益，并降低企业的运营成本。
- Python是一门胶水语言。Python程序能够以多种方式轻易地与其他语言的组件“粘接”在一起。例如，Python的C语言API可以帮助Python程序灵活地调用C程序，这意味着用户可以根据需要给Python程序添加功能或在其他环境系统中使用Python。
6.Python数据分析常用类库
- NumPy
- SciPy
- pandas
- Matplotlib
- seaborn
- pyecharts
- scikit-learn