Các công cụ sử dụng để phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ Python? Bạn đang muốn tìm hiểu học phân tích dữ liệu bằng python nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu, sử dụng những công cụ, thư viện nào để phân tích dữ liệu thì bài viết này chính là dành cho bạn. Python là một ngôn ngữ lập trình tốt để bạn sử dụng phân tích dữ liệu, dự báo do nó cung cấp bộ thư viện đa dạng, phong phú đáp ứng đầy đủ nhu cầu của bạn. Trong bài viết này sẽ giúp bạn hiểu phân tích dữ liệu bằng python hay python analytics là gì cũng như các công cụ phân tích thường được sử dụng với ngôn ngữ này. Python Analytics là gì ? Python Analytics là việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Python để thực hiện các hoạt động phân tích dữ liệu. Python là một trong những ngôn ngữ phổ biến nhất cho phân tích dữ liệu nhờ vào sự linh hoạt, dễ học và có một hệ sinh thái phong phú các thư viện hỗ trợ việc phân tích dữ liệu. Các hoạt động trong Python Analytics thường bao gồm: Thu thập dữ liệu: Sử dụng các công cụ như BeautifulSoup hoặc Scrapy để thu thập dữ liệu từ web hoặc sử dụng API để lấy dữ liệu từ các nguồn khác. Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu: Sử dụng Pandas để làm sạch, biến đổi và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích. Phân tích dữ liệu: Sử dụng NumPy và Pandas để thực hiện các phép tính và phân tích thống kê. Trực quan hóa dữ liệu: Sử dụng Matplotlib và Seaborn để tạo ra các biểu đồ và đồ thị giúp hiểu rõ hơn về dữ liệu. Học máy: Sử dụng Scikit-learn để xây dựng và đánh giá các mô hình học máy. Python Analytics giúp các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu dễ dàng xử lý và phân tích dữ liệu lớn, từ đó đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu. Các công cụ sử dụng để phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ Python? Tùy theo nhu cầu và mục đích trong bài toán thực tế sử dụng để phân tích dữ liệu bằng python. Python có rất nhiều công cụ mạnh mẽ để phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số công cụ phổ biến nhất: 1. Pandas Thư viện pandas trong python là một thư viện mã nguồn mở, hỗ trợ đắc lực trong thao tác dữ liệu. Đây cũng là bộ công cụ phân tích và xử lý dữ liệu mạnh mẽ của ngôn ngữ lập trình python. Thư viện này được sử dụng rộng rãi trong cả nghiên cứu lẫn phát triển các ứng dụng về khoa học dữ liệu. Thư viện này sử dụng một cấu trúc dữ liệu riêng là Dataframe. Pandas cung cấp rất nhiều chức năng xử lý và làm việc trên cấu trúc dữ liệu này. Do vậy Pandas là một thư viện mạnh mẽ để thao tác và phân tích dữ liệu. Ứng dụng: Xử lý dữ liệu dạng bảng, làm sạch dữ liệu, và thực hiện các thao tác dữ liệu phức tạp. 2. NumPy Numpy là một thư viện lõi phục vụ cho khoa học máy tính của Python, hỗ trợ cho việc tính toán các mảng nhiều chiều, có kích thước lớn với các hàm đã được tối ưu áp dụng lên các mảng nhiều chiều đó. Numpy đặc biệt hữu ích khi thực hiện các hàm liên quan tới Đại Số Tuyến Tính. Ứng dụng: Thực hiện các phép toán số học và thống kê trên mảng dữ liệu lớn. 3. Matplotlib Bạn đang cần thực hiện các suy luận thống kê cần thiết, cần phải trực quan hóa dữ liệu của bạn. Matplotlib là một trong những giải pháp như vậy cho người lập trình Python. Nó là một thư viện vẽ đồ thị rất mạnh mẽ hữu ích cho những người làm việc với Python và NumPy. Module được sử dụng nhiều nhất của Matplotib là Pyplot cung cấp giao diện như MATLAB nhưng thay vào đó, nó sử dụng Python và hoàn toàn miễn phí. Ứng dụng: Tạo các biểu đồ trực quan để phân tích và trình bày dữ liệu. 4. Seaborn Thư viện xây dựng trên Matplotlib, cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu nâng cao. Ứng dụng: Tạo các biểu đồ thống kê phức tạp và trực quan. 5. Scikit-learn Scikit-learn là một thư viện Python mã nguồn mở phổ biến cung cấp một loạt các thuật toán học máy (machine learning) cho các nhiệm vụ khác nhau. Bao gồm phân loại hồi quy, phân cụm và giảm kích thước. Một trong những ứng dụng ít được biết đến nhưng ngày càng quan trọng của Scikit-learn là phát hiện bất thường, đề cập đến việc xác định các mẫu bất thường hoặc ngoại lệ trong dữ liệu đi chệch khỏi định mức. Phát hiện bất thường là một thành phần quan trọng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như phát hiện gian lận, an ninh mạng và kiểm soát chất lượng. Ứng dụng: Thực hiện các thuật toán học máy như phân loại, hồi quy, và phân cụm. 6. TensorFlow và Keras Là Thư viện học sâu (Deep Learning). Ứng dụng: Xây dựng và huấn luyện các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo. 7. SciPy SciPy là một thư viện khoa học mã nguồn mở. Việc cài đặt gói SciPy trong Python có thể được thực hiện thông qua nhiều phương pháp. Các phương pháp khác nhau về phiên bản, cách sử dụng và phạm vi của các chức năng. Phương pháp thân thiện với người dùng nhất cho người mới bắt đầu là sử dụng Anaconda. Ứng dụng: Thực hiện các phép toán số học, tối ưu hóa, và xử lý tín hiệu. 8. Plotly Là Thư viện trực quan hóa dữ liệu tương tác. Ứng dụng: Tạo các biểu đồ tương tác và trực quan hóa dữ liệu phức tạp. Nếu bạn còn chưa rõ để trở thành nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp với python cần học những kiến thức gì. Hãy đọc ngay bài viết ở đây: Những kiến thức cần để trở thành nhà phân tích dữ liệu với python Như vậy hy vọng qua bài viết này sẽ giúp các bạn muốn học phân tích dữ liệu bằng python biết sử dụng những công cụ, thư viện nào để phân tích. Bên cạnh đó nếu bạn muốn bắt đầu với lập trình python dưới sự hướng dẫn của chuyên gia giàu kinh nghiệm của Stanford hãy đăng ký ngay tại đây: http://bit.ly/2SLPYFF. Hoặc gọi ngay cho Stanford theo hotline: 0963.723.236 - 0866.586.366 để được gọi lại tư vấn trực tiếp nhé. ==========🎬 🎬 🎬========== ☎️STANFORD – ĐÀO TẠO VÀ PHÁT TRIỂN CÔNG NGHỆ Hotline: 0963 723 236 - 0866 586 366 Website: https://stanford.com.vn Facebook: https://www.facebook.com/Stanford.com.vn Youtube: http://bit.ly/2TkKT7I Tags: công cụ python analytics, học python analytics