python計(jì)算生態(tài)覆蓋的領(lǐng)域？Python計(jì)算生態(tài)中有哪些領(lǐng)域？Python計(jì)算生態(tài)涵蓋面網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析、文本處理、數(shù)據(jù)可視化、圖形用戶界面、機(jī)器學(xué)習(xí)、Web開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)、游戲開發(fā)、虛擬現(xiàn)

python計(jì)算生態(tài)覆蓋的領(lǐng)域？

Python計(jì)算生態(tài)中有哪些領(lǐng)域？

Python計(jì)算生態(tài)涵蓋面網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)分析、文本處理、數(shù)據(jù)可視化、圖形用戶界面、機(jī)器學(xué)習(xí)、Web開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)、游戲開發(fā)、虛擬現(xiàn)實(shí)、圖形藝術(shù)等多個(gè)領(lǐng)域，下面結(jié)合各個(gè)領(lǐng)域常用的Python庫(kù)和框架，指揮大家簡(jiǎn)單啊清楚Python的計(jì)算生態(tài)。

1.網(wǎng)絡(luò)爬蟲

網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種遵循肯定會(huì)的規(guī)則不自動(dòng)從網(wǎng)絡(luò)上直接抓取信息的程序或者腳本，Python計(jì)算生態(tài)是從Requests、Python-Goose、Scrapy、Beautiful Soup等庫(kù)或框架為這些操作可以提供了強(qiáng)有力的支持。

2.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)積攢來的大量數(shù)據(jù)參與匯總表格與分析，以求價(jià)值最大化地發(fā)揮出來數(shù)據(jù)的作用。Python計(jì)算生態(tài)是從Numpy、Pandas、SciPy庫(kù)為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域提供給支持。

3.文本處理

文本處理即對(duì)文本內(nèi)容的處理，包括文本內(nèi)容的分類、文本特征的提取、文本內(nèi)容的轉(zhuǎn)換等等。Python計(jì)算生態(tài)通過Jieba、PyPDF2、Python-docx、NLTK等庫(kù)為文本處理領(lǐng)域提供支持。

4.數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是一門關(guān)與數(shù)據(jù)視覺表現(xiàn)形式的科學(xué)技術(shù)研究，它顧著比較有效轉(zhuǎn)述數(shù)據(jù)信息，也需更加注重信息去傳達(dá)的美學(xué)形式，二者互為因果。Python計(jì)算生態(tài)通常是從Matplotlib、Seaborn、Mayavi等庫(kù)為數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域可以提供支持。

5.Web開發(fā)

Web開發(fā)指設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)瀏覽器而非桌面進(jìn)行的程序開發(fā)。Python計(jì)算生態(tài)按照Django、Tornado、Flask、Twisted等庫(kù)為Web開發(fā)領(lǐng)域提供給了支持。

6.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門牽涉到概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、迅速接近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科的多領(lǐng)域交叉學(xué)科，Python計(jì)算生態(tài)主要注意是從Scikit-learn、TensorFlow、MXNet庫(kù)為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域可以提供支持。

7.游戲開發(fā)

游戲開發(fā)統(tǒng)稱2D游戲開發(fā)和3D游戲開發(fā)，Python計(jì)算生態(tài)按照PyGame和Panda3D庫(kù)為游戲開發(fā)領(lǐng)域需要提供支持。

數(shù)據(jù)分析真的每天都是python，SQL嗎？轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析的話要重點(diǎn)學(xué)習(xí)什么呢？

數(shù)據(jù)分析工作，不單能按照對(duì)虛無飄渺數(shù)據(jù)的分析去發(fā)現(xiàn)到問題，還能通過經(jīng)濟(jì)學(xué)原理建立起數(shù)學(xué)模型，對(duì)投資或其他決策是否需要依先生進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來的收益及風(fēng)險(xiǎn)情況，為應(yīng)有科學(xué)合理的決策可以提供依據(jù)。

數(shù)據(jù)分析工作講真話，用數(shù)據(jù)揭示工作現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，決定了憑印象、憑感覺決策的不科學(xué)狀況，客觀的評(píng)價(jià)地抓住了工作中必然的運(yùn)用對(duì)比問題，使這些問題無可辯駁地反映在面前，不利于人們不得不努力再努力增強(qiáng)水平、及時(shí)改正問題。數(shù)據(jù)分析工作提高了工作效率，增加了管理的科學(xué)性。

我們提數(shù)據(jù)，做報(bào)表，這些都是信息的收集，信息的處理，信息的整合；而給結(jié)論，是我們要輸出的對(duì)這些信息的描述，也就是我們不需要告訴別人這些信息到底是是啥；因?yàn)樾畔⒍?，我們才要整理一番，是因?yàn)檎砗昧?，我們才要提煉出來沒有用信息。

三個(gè)最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析專家，是需要必須具備200元以內(nèi)能力：

1、業(yè)務(wù)能力。數(shù)據(jù)分析工作并不是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與可以展示，它有一個(gè)有用的前提是必須懂業(yè)務(wù)，除開行業(yè)知識(shí)、公司業(yè)務(wù)及流程等，最好有自己獨(dú)到見解的見解。數(shù)據(jù)分析的目的那是通過研究數(shù)據(jù)利用能量轉(zhuǎn)化增長(zhǎng)，若沖出行業(yè)背景和公司業(yè)務(wù)內(nèi)容，數(shù)據(jù)分析那就是幾具沒有價(jià)值的數(shù)據(jù)圖表罷了。

2、管理能力。數(shù)據(jù)分析師無非是需要搭建中數(shù)據(jù)分析框架的要求，可以確定統(tǒng)一的業(yè)務(wù)指標(biāo)。一方面需要針對(duì)數(shù)據(jù)分析的結(jié)論研究出根本原因，并為下一步怎么辦的工作目標(biāo)做出決定指導(dǎo)性的規(guī)劃。

3、分析能力。數(shù)據(jù)分析師要要掌握一些行之有效的的數(shù)據(jù)分析方法，并能靈巧的與自身實(shí)際工作相結(jié)合。數(shù)據(jù)分析師廣泛的數(shù)據(jù)分析方法有：對(duì)比分析法、分組分析法、交叉的十字分析法、結(jié)構(gòu)分析法、條形圖分析法、綜合評(píng)價(jià)分析法、因素分析法、矩陣關(guān)聯(lián)分析法等。低級(jí)的分析方法有：相關(guān)分析法、重臨分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對(duì)應(yīng)分析法、時(shí)間序列等。

4、工具使用能力。數(shù)據(jù)分析工具是基于數(shù)據(jù)分析方法理論的工具，對(duì)于越加內(nèi)容龐雜的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師需要要能夠掌握或者的工具去對(duì)這些數(shù)據(jù)接受采集、徹底清洗、分析和處理，以飛速準(zhǔn)確地的到最后的結(jié)果。常用工具有：EXCEL、SQL、Python、R、BI等

5、設(shè)計(jì)能力。是指運(yùn)用圖表和圖形還沒有數(shù)據(jù)分析師的觀點(diǎn)模糊、明確地淋漓盡致地展現(xiàn)不出來，使分析結(jié)果一幕了然。圖表設(shè)計(jì)是門大學(xué)問，如何中,選擇圖形，如何通過版式設(shè)計(jì)，顏色怎樣最好搭配等，都必須完全掌握一定的設(shè)計(jì)原則。

如果不是你的自學(xué)能力很強(qiáng)，那就你這個(gè)可以可以參考網(wǎng)上的推薦書籍，自己放下手機(jī)，找些案例又開始學(xué)。

要是你要前輩的指導(dǎo)，那你你可以不聽從CDA數(shù)據(jù)分析研究院的老師推薦一下的學(xué)習(xí)方法來去學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析：

必須，數(shù)據(jù)分析師必須三個(gè)方面的能力：技術(shù)（編程），數(shù)據(jù)分析方法，行業(yè)知識(shí)。

一、數(shù)據(jù)分析技術(shù)

主要注意以及excel，sql，BI分析工具等。

數(shù)據(jù)分析是個(gè)比較大的概念，查找領(lǐng)域也有很多的分析工具，包括：

1、Excel工具（Excel的極為強(qiáng)大要單列）

2、好的專業(yè)的數(shù)據(jù)分析工具：SPSS、SAS、Matlib等

3、數(shù)據(jù)分析編程工具：Python、R等

4、商業(yè)智能BI工具

本文要注意想大家推薦推薦自助式BI數(shù)據(jù)分析工具。BI即商業(yè)智能，專指主要是用于業(yè)務(wù)分析什么的技術(shù)和工具，聲望兌換、處理原始數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為能變現(xiàn)信息指導(dǎo)商業(yè)行動(dòng)。Gartner把BI定義方法為一個(gè)概括性的術(shù)語，3個(gè)坦克師應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施和工具，通過某些數(shù)據(jù)、分析信息以改進(jìn)并優(yōu)化軟件決策和績(jī)效，形成一套最適合的商業(yè)實(shí)踐。

自助式商業(yè)智能和數(shù)據(jù)可視化工具，讓數(shù)據(jù)分析更很簡(jiǎn)單

自助式BI（也叫做什么自助式分析），是一種新的數(shù)據(jù)分析。讓沒有統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫(kù)SQL知識(shí)的業(yè)務(wù)人員，也可以不按照相當(dāng)豐富的數(shù)據(jù)交互和探索功能，突然發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的原因和價(jià)值，最大限度地后期業(yè)務(wù)決策的制定。自助式BI分析功能是可以依附于的的的BI軟件，也可以由行業(yè)應(yīng)用軟件就需要提供。

BI數(shù)據(jù)分析工具，需要提供自助式BI結(jié)論功能，最終用戶也可以的很身形靈活的與數(shù)據(jù)交互，探索數(shù)據(jù)背后的原因并發(fā)掘更多價(jià)值，為決策制定并執(zhí)行能提供快速有效的數(shù)據(jù)支撐。在儀表板設(shè)計(jì)和分析階段，可以提供圖表實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)、數(shù)據(jù)鉆取、數(shù)據(jù)切片器、OLAP等交互式分析功能，用戶僅需實(shí)際并不多的操作，便能不能找到最有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

自助式BI的價(jià)值

在不使用比較傳統(tǒng)商業(yè)智能BI軟件的企業(yè)中，要先馬上準(zhǔn)備數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)集市，后再由IT/分析團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建家族分析看板和報(bào)表，但，不斷企業(yè)發(fā)展步伐的加快，業(yè)務(wù)用戶不需要更急速、更太容易地訪問數(shù)據(jù)，這將解決他們?cè)诳涨皬?fù)雜的環(huán)境中更好的做出決策。借助于自助式BI分析工具，也可以讓這一需求能得到滿足，還能很好的提高企業(yè)的數(shù)據(jù)文化。

簡(jiǎn)單易用的自助式BI

自助式BI從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備著到BI交互式視頻分析整個(gè)過程提供了高度易用的分析體驗(yàn)。分析什么人員通過拖拉拽飛快完成數(shù)據(jù)建模和儀表板設(shè)計(jì)。不僅僅設(shè)計(jì)什么過程，最后也具備什么一定高度自助燒烤靈話的數(shù)據(jù)探察能力。分析過程與業(yè)務(wù)深度融合發(fā)展，完全讓科學(xué)決策與業(yè)務(wù)管理左行。

自助準(zhǔn)備著數(shù)據(jù)、創(chuàng)建角色儀表板和報(bào)表

業(yè)務(wù)人員幾乎這個(gè)可以自己電腦設(shè)計(jì)儀表板和報(bào)表，參照自己的業(yè)務(wù)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、中,選擇合適的數(shù)據(jù)可視化效果，并無法形成分析見解，也能真接分析什么自己的Excel等數(shù)據(jù)，最大限度地盡量減少以往花大量時(shí)間準(zhǔn)備需求，然后交由IT部門開發(fā)（或則實(shí)施廠商）的業(yè)務(wù)模式，可以提升企業(yè)的整體運(yùn)行效率，以適應(yīng)適應(yīng)瞬息萬變的市場(chǎng)環(huán)境。

二、數(shù)據(jù)分析方法

廣泛的數(shù)據(jù)分析方法和200元以內(nèi)13種：

1.詳細(xì)解釋統(tǒng)計(jì)

詳細(xì)解釋性統(tǒng)計(jì)是指句子修辭制表和分類，圖形以及計(jì)算概括性數(shù)據(jù)來描述數(shù)據(jù)的集中在一起趨勢(shì)、離散趨勢(shì)、偏度、峰度。

2.假設(shè)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)分析比較多包括U驗(yàn)和T檢驗(yàn)

1）U驗(yàn)不使用條件：當(dāng)樣本含量n減小時(shí)，樣本值條件正態(tài)分布

2）T實(shí)驗(yàn)檢測(cè)使用條件：當(dāng)樣本含量n較小時(shí)，樣本值符合國(guó)家規(guī)定正態(tài)分布

非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)是是對(duì)總體分布情況做的假設(shè)，

比較多方法除了：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

3.信度分析：檢査儀器測(cè)量的可信度，的或調(diào)查問卷的真實(shí)性。

4.列聯(lián)表結(jié)論：主要用于總結(jié)線性系統(tǒng)變量或頭發(fā)定型變量之間有無必然去相關(guān)。

5.具體分析：研究現(xiàn)象之間是否需要存在地某種依存關(guān)系，對(duì)具體詳細(xì)有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討查找方向及咨詢程度。

6.方差分析

不使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的必掉樣本；各樣本充斥正態(tài)分布總體；各總體方差互相垂直。

7.回歸分析

以及：一元線性回歸講、多元線性回歸模型講、Logistic回歸分析什么這些其他回歸方法：非線性回歸、活動(dòng)有序重臨、加權(quán)值回歸等

8.聚類分析：樣本個(gè)體或指標(biāo)變量按其具備的特性并且分類，尋找比較合理的度量事物相似性的統(tǒng)計(jì)量。

9.辨別分析：據(jù)已掌握到的一批分類內(nèi)容明確的樣品成立判別函數(shù)，使出現(xiàn)判罰的事例起碼，使之對(duì)變量的一個(gè)新樣品，判斷它來自哪個(gè)還行吧

10.主成分分析：將彼此相關(guān)的一組指標(biāo)轉(zhuǎn)化成為相互的的的一組新的指標(biāo)變量，鐵鉤其中較少的幾個(gè)新指標(biāo)變量就能看專業(yè)反應(yīng)原多個(gè)指標(biāo)變量中所乾坤二卦的主要注意信息。

11.因子分析：一種旨在搭建去尋找追蹤在多變量數(shù)據(jù)中、沒能真接觀察到卻會(huì)影響或意志可測(cè)變量的潛在原因因子、并估計(jì)潛在原因因子對(duì)可測(cè)變量的影響程度在內(nèi)潛在目標(biāo)因子之間的相關(guān)性的一種40多塊統(tǒng)計(jì)分析方法

12.R0C結(jié)論

R0C曲線是參照一系列有所不同的二分類(分界值或決定閾）.以真陽性率（靈敏度)為縱坐標(biāo)，假陽性率（1-特異度)為橫坐標(biāo)手工繪制的曲線

13.其他分析方法

時(shí)間序列分析、生存分析什么、對(duì)應(yīng)分祈、決策樹分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。