南通Python開發(fā)培訓(xùn)學(xué)校怎么選 Scikit-learn屬于一種數(shù)據(jù)挖掘工具，在NumPy等類庫的基礎(chǔ)上，可以對常用算法進行封裝。其本身包含數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類和聚類、數(shù)據(jù)回歸分析等機器學(xué)習(xí)算法，能夠幫助編程人員快速完成建模過程，確保模型接口的統(tǒng)一性，從而方便使用。在一定的數(shù)據(jù)量前提下，該類庫可以解決大部分數(shù)據(jù)分析工作，即使對于數(shù)據(jù)分析算法不夠精通的編程人員，也可以通過快速建模，實現(xiàn)需要的算法功能。在使用過程中，可以查閱seikit-learn官方文檔，直接調(diào)用類庫中包含的模塊，完成建模工作。
除了上述介紹的幾種類庫外，SciPv類庫、Pandas類庫、Mat-plotlib類庫等，也是進行數(shù)據(jù)分析時常用的類庫。其中，SciPy是一種能夠解決數(shù)學(xué)計算問題的開源軟件，在NumPy類庫基礎(chǔ)上建立數(shù)據(jù)函數(shù)集合，為Pvthon語言編程提供科學(xué)計算工具集。其中包括數(shù)值計算方法及其功能函數(shù)，可以便捷地完成數(shù)據(jù)分析工作。Pandas也是Python語言的一個核心類庫，主要提供時間序列支持，能夠快速完成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理工作。在數(shù)據(jù)預(yù)處理的數(shù)據(jù)清洗和標準化過程中，都可以采用Pandas類庫中的功能函數(shù)。Matplotlib是專門為數(shù)據(jù)圖表繪制提供支持的類庫，在開源社區(qū)發(fā)展的帶動下，該類庫已經(jīng)在計算領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，是Python語言經(jīng)常使用的繪圖工具包。通過發(fā)揮這些類庫的功能作用，可以為基于Python語言的數(shù)據(jù)分析過程提供有力支持。
基于Python設(shè)計數(shù)據(jù)分析平臺，主要為了解決數(shù)據(jù)分析過程中的數(shù)據(jù)采集、導(dǎo)入、分析和可視化展示等問題，完成整個數(shù)據(jù)分析處理過程。通過利用上述類庫進行平臺設(shè)計，可以極大地簡化程序開發(fā)過程，滿足實際應(yīng)用需求。比如在一款產(chǎn)品售后客戶滿意度的問卷分析工具設(shè)計過程中，數(shù)據(jù)采集主要通過本地獲取方式完成，在導(dǎo)人調(diào)查問卷后，需要進行數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，按照問題分類進行數(shù)據(jù)提取，并進行格式轉(zhuǎn)換。然后利用預(yù)先構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析模型，開展數(shù)據(jù)分析評價工作，得出綜合性評價結(jié)果。除了對當期數(shù)據(jù)進行圖形化展示以外，還要對數(shù)據(jù)進行存儲，隨著產(chǎn)品改良的進行，分析客戶滿意度變化趨勢，為產(chǎn)品設(shè)計工作提供參考依據(jù)。
在基于Python語言的數(shù)據(jù)分析平臺設(shè)計過程中，首先應(yīng)根據(jù)軟件應(yīng)用需求，搭建數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)通道，方便數(shù)據(jù)的調(diào)取和利用。同時應(yīng)設(shè)計優(yōu)化的操作界面以及可視化展示模型，方便使用者對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的觀察和利用。在本次平臺設(shè)計過程中，采用開源Python2.7完成編程工作，使用的類庫和模塊主要包括Ipython、NumPy、Matplotlib、os、Json、codes等。其中，開源Python2.7可在網(wǎng)絡(luò)中直接下載，并通過pip下載類庫和模塊。
數(shù)據(jù)處理對象是調(diào)查問卷，可以將調(diào)查問卷中的數(shù)據(jù)結(jié)果存 |
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