数据科学-Pandas数据分析讲义.pdf

数据科学-Pandas数据分析讲义.pdf 数据科学是一门与数据处理和分析相关的学科，旨在从大量数据中提取有价值的信息，指导企业决策。数据科学的概念产生于20世纪60年代~80年代之间，逐渐演变为独立学科，横跨计算机科学、统计学、数学、软件工程等多个领域。 数据科学的工作流程包括： 1. 定义问题 2. 获取训练和测试数据 3. 数据准备、清洗 4. 分析、识别模式、探索数据 5. 建立模型、预测问题、解决问题 6. 形成可视化报告、呈现问题解决步骤、找到解决方案 7. 提供或提交结果 数据科学的应用非常广泛，包括： * 分类（如判断是否是垃圾邮件） * 推荐（如Amazon的商品推荐系统） * 异常检测（如欺诈检测、刷单、异常流量） * 识别（如人脸识别） * 可实施的见解（如仪表板、报告等可视化工具） * 自动化流程和决策（如信用卡核准） * 评分和排名（如信用评分） * 分群（如基于人口统计进行的营销） * 预测（如销售和收入） 数据科学项目的显著特点是，其经常会与数据处理的过程以及数据产品产生的过程形成耦合。数据科学项目的流程包括采集数据、整合数据、训练模型、部署模型等。不同的阶段有不同的产出：有的阶段产出结构化的、可分析的数据集，有的则产出待优化的模型。 在数据科学项目中，数据获取是非常重要的步骤。数据可以来自公司内部，也可以来自外部数据源，例如爬虫、三方公司购买政府和组织提供免费数据。在数据获取过程中，需要评估公司内现有数据的相关性和质量，并核对数据准确性。 数据准备是数据科学项目中非常重要的步骤。数据准备包括数据清洗和数据整合。数据清洗专注于消除数据中的错误，而数据整合则对来自不同数据源的数据进行整合。数据准备的目的是将原始数据转换为可在模型中直接使用的数据。 Pandas是Python中的一种数据分析工具，能够对数据进行快速、灵活和可靠的处理。Pandas提供了对数据的读取、写入、处理和分析功能，能够对数据进行快速的处理和分析。Pandas是数据科学项目中非常重要的工具，可以帮助数据科学家们快速、灵活和可靠地处理和分析数据。