Автор оригинала: Pankaj Kumar.
Что такое аналитика данных?
Данные – мощность. Insights, приобретенные из данных, является ключом к разблокировке эпоха Интернета. С расширением WEB, задача состоит в том, чтобы использовать привлеченные данные, чтобы обеспечить значимые идеи. Это то, о чем аналитика данных все о.
Проще говоря, аналитика данных – это сборник инструментов для анализа комплексных наборов данных, чтобы сделать полезные выводы.
Эти выводы помогают организациям в принятии обоснованных бизнес-решений. Это также помогает исследователям и ученым доказать свой научный подход.
В целом, аналитика данных улучшает оперативные функции, доход и удержание клиентов.
Цель аналитики данных заключается в улучшении эффективности бизнеса. Analytics данных – это звуковое слово, вождение любого бизнеса, будь то финансовый анализ, электронная коммерция, реклама, здравоохранение, исследование и т. Д.
Библиотеки аналитики данных Python
В Python есть многочисленные библиотеки, которые дают аналитики данных необходимые функциональные возможности для хрустных наборов данных.
Стоит провести время, чтобы ознакомиться с базовым использованием этих библиотек.
Ниже приведены основные библиотеки Python, используемые в области аналитики данных.
Мы обсудили основные библиотеки, поддерживаемые Python в области науки и аналитики данных и данных.
Помимо них, давайте обсудим еще несколько библиотек Python, которые широко используются в области аналитики данных.
1. openc.
OpenCV (компьютерное зрение с открытым исходным кодом) – библиотека Python, используемая для аналитики данных с использованием компьютерного видения.
Компьютерное зрение (CV) – это поле Trught Trending, которое использует компьютеры, чтобы получить глубокое понимание изображений и видео, что позволяет компьютерам определять изображения и обрабатывать изображения, такие как люди.
Изначально запущена Intel, эта библиотека – это кроссплатформенная и бесплатная для использования под лицензией BSD с открытым исходным кодом.
Библиотека OPENCV поддерживает идентификацию объектов, распознавание лица, отслеживание движения, взаимодействие человека, мобильную робототехну и многое другое.
Эта библиотека поддерживает несколько алгоритмов, которые используются для анализа изображений и извлечь ценную информацию, автоматически.
Многие сайты электронной коммерции используют анализ изображений, чтобы сделать прогнозную аналитику, прогнозировав потребности своих клиентов.
OPENCV также используется для улучшения результатов поисковых систем путем контекстуализации изображений в поисках, по меткам и идентификации объектов. Следовательно, OpenCV поддерживает полезные функции и модули для поддержки анализа данных изображения.
2. PYQT.
В качестве аналитики данных снимаются огромные объемы данных, аналитики данных предпочитают использовать инструменты с удобной для пользователя GUI.
PYQT является популярным инструментом для привязки Python, который используется для кроссплатформенных GUI.
Этот инструментарий реализован как плагин. Pyqt Plugin может быть бесплатным в использовании и лицензирован в соответствии с общественным лицензией GNU.
PYQT поддерживает огромные классы и функции, чтобы облегчить путешествие аналитика данных. Это приложение поддерживает классы и функции для доступа к базам данных SQL, обеспечивает простым в использовании анализатора XML, поддерживает виджеты, которые автоматически заполняются из базы данных, поддержки SVG и многие другие простые функции для уменьшения бремени аналитиков данных.
PYQT поддерживает функции для генерации кода Python из конструкций GUI, созданных с использованием Qt Designer. Эти функции делают PYQT полезным в качестве быстрого прототипового инструмента для приложений, которые будут реализованы в C ++, так как конструкции пользовательского интерфейса могут быть повторно использованы без модификации.
3. Пандас
Pandas означает библиотеку анализа данных Python. Pandas – это библиотека с открытым исходным кодом в Python. Он обеспечивает готов использовать высокопроизводительные структуры данных и инструменты анализа данных.
Модуль Pandas работает сверху NUMPY, и он используется в широком выражении для науки о науке и аналитике данных. NUMPY – это низкоуровневая структура данных, которая поддерживает многомерные массивы и широкий спектр операций математических массивов.
Pandas имеют интерфейс более высокого уровня. Он также обеспечивает упрощенное выравнивание табличных данных и мощных функций серии времени.
DataFrame – это ключевая структура данных в пандах. Это позволяет нам хранить и манипулировать табличными данными как 2-D структуру данных. Pandas предоставляют богатую функциональную установку на DataFrame. Используя DataFrame, мы можем хранить и управлять данными из таблиц путем выполнения манипуляций над строками и столбцами.
Библиотека Pandas предоставляет функции для объединения данных, тем самым обеспечивая высокую производительность. Структура данных панели, предоставленная библиотекой Pandas, дает лучшую визуализацию данных из-за своей трехмерной структуры данных.
4. Pybrain
Pybrain Это мощная библиотека, доступная в Python, используемой для аналитики данных. PYBRAIN означает обучение арматуру на основе Python, искусственный интеллект и библиотеку нейронной сети.
Pybrain предлагает гибкие модули и алгоритмы для аналитики данных и расширенных исследований и поддерживают широкий спектр предопределенных сред, чтобы проверить и сравнить ваши алгоритмы.
Лучшая часть заключается в том, что PYBRAIN является открытым исходным кодом и бесплатным для использования в программном обеспечении BSD.
Библиотеки визуализации данных
“Одна картинка стоит тысячи слов”. Ключевая функция любой библиотеки – это его способность представлять результаты комплексных операций по данным в понятном формате.
Аналитик данных использует методы данных для соредействия значимых идей и помогают организациям для достижения лучших решений. Приведенные ниже библиотеки в основном используются для визуализации данных и построения.
1. Статмодели
Библиотека StatsModels в Python позволяет аналитикам данных выполнять статистическое моделирование на множествах данных, используя функции рисования и моделирования данных библиотеки. Модели (линейные и регрессионные) могут быть использованы для прогнозирования в различных областях.
Библиотека StatsModels предоставляет функции для оценки огромного разнообразия статистических моделей. Модуль также предоставляет полезные классы для выполнения статистических испытаний и разведки данных.
Доступен список статистических данных результатов, который затем протестирован против существующих пакетов для проверки правильности статистики.
Библиотека STATSMODELS поддерживает функциональные возможности серии Time, которые популярны в финансовом домене, чтобы поддерживать конфиденциальную информацию в формате простого в использовании. Эти модели эффективны для больших наборов данных.
2. Матплотлиб
MATPLOTLIB – библиотека Python для визуализации данных. Это создает 2D участки и графики с помощью сценариев Python.
MATPLOTLIB имеет функции для управления стилями линии, осями и т. Д. Он также поддерживает широкий ассортимент графиков и участков, таких как гистограммы, гистограммы, диаграммы погрешности, гистограммы, контурные участки и т. Д.
Кроме того, MatPlotlib обеспечивает эффективную среду альтернативу для MATLAB, при использовании вместе с Numpy.
3. pydot.
Pydot – библиотека Python для генерации сложных ориентированных и не ориентированных графов. Pydot – это интерфейс для графавиза, который написан в Python.
Используя Pydot, можно показать структуру графика, который часто требуется для создания и анализа сложных нейронных сетей.
4. Боке
Библиотека Bokeh – это автономная библиотека Python, которая позволяет аналитикам данных построить свои данные через веб-интерфейс.
Он использует JavaScript и, следовательно, не зависит от библиотеки MATPLOTLIB. Основной особенностью библиотеки BOKEH является то, что она позволяет пользователям представить данные в разных форматах, таких как графики, этикетки, участки и т. Д.
Bokeh Библиотека доказала, что обеспечивает высокопроизводительную интерактивность по большим наборам набора данных. Bokeh может помочь аналитикам данных легко создавать интерактивные участки и приложения данных с небольшими усилиями.
Добыча и анализ данных
Mining данных – это процесс извлечения полезных данных из анализа моделей в больших наборах неорганизованных данных, используемых для анализа данных.
Анализ данных используется для тестирования моделей на наборе данных. Python предоставляет многие важные библиотеки для добычи данных и анализа данных. Перечисленные являются несколько популярных.
1. Scikit – учиться
Библиотека Python Scikit – Scikit поддерживает ряд полезных функций для добычи данных и анализа данных. Это делает его предпочтительным выбором для аналитиков данных.
Он построен на вершине Numpy, Scipy и Matplotlib библиотек. Он действует как основа для других реализаций машинного обучения. Он имеет классические алгоритмы для моделирования статистических данных, которые включают классификацию, кластеризацию, регрессирую и предварительную обработку.
Scikit-Learn поддерживает широко используемые алгоритмы надзора на руководителях, а также несущими алгоритмами обучения. Алгоритмы включают в себя поддержку векторных машин, поиск сетки, градиентное усиление, K-означает кластеризацию, DBSCAN и многое другое.
Наряду с этими алгоритмами набор предоставляет набор данных для моделирования данных. Хорошо документированные API легко доступны.
Следовательно, он используется для академических и коммерческих целей. Scikit-Learn используется для создания моделей, и не рекомендуется использовать его для чтения, манипулирования и суммирования данных, так как для этой цели доступны лучшие рамки. Это открытый источник и выпущен в рамках лицензии BSD.
2. Оранжевый
Оранжевый Это библиотека добычи данных с открытым исходным кодом для обеспечения визуальных и интерактивных рабочих процессов анализа данных в большом панели инструментов. Пакет был выпущен под широкой общественной лицензией. Он разработан с использованием C ++ и имеет обертки Python поверх него.
Оранжевый пакет имеет набор виджетов для визуализации, регрессии, оценки и классификации наборов данных. Интерактивный анализ данных обеспечивает быстрый и качественный анализ.
Его графический пользовательский интерфейс позволяет аналитикам сосредоточиться на добыче данных, а не кодировать с нуля. В качестве дополнительного преимущества умные унылые значения по умолчанию поддерживают прототипирование рабочего процесса анализа данных.
Заключение
В текущем десятилетии существует огромный спрос на аналитики данных. Познакомьтесь с популярными библиотеками Python в панели инструментов аналитика данных чрезвычайно достойны. С появлением и повышением аналитики данных регулярные достижения в библиотеках аналитики данных Python Data. Поскольку Python предоставляет много многоцелевых, готовых к использованию библиотек, это язык главного выбора для аналитиков данных.