有无教一教哇😭Python商业大数据分析实例
真的急，有感谢🙏
Python商业大数据分析实例
目测有一本书的名字就是这个，你不如借来一读。
Python商业大数据分析实例,这里给出一个流程介绍:
- 数据获取:这一步通过爬虫技术爬取网络数据,或从数据库获取数据。常用的数据库有MySQL, MongoDB等。也可以考虑云数据库产品,如阿里云RDS。
- 数据清洗:这一步对爬取或获取的数据进行清洗,处理缺失值,异常值,转换类型等。常用的库有Pandas, Numpy等。
- 数据预处理:这一步进行特征工程,构造新特征,标准化数据等。还是Pandas, Numpy等库。
- 数据探索:这一步主要进行数据可视化,找出数据的规律,发现数据中的隐藏信息等。常用的库有Matplotlib, Seaborn, Pyecharts等。
- 数据建模:这一步主要进行机器学习建模,训练模型。常用的机器学习算法有线性回归,逻辑回归,树模型,SVM,神经网络等。常用的库有Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch等。
- 模型评估:这一步主要对训练好的模型进行评估,找出最优模型。常用的评估指标有MAE, MSE, Accuracy, F1-score等。
- 结果展示:这一步主要进行数据报告的展示,用图表,可视化手段来呈现分析结果。和第4步使用的库类似。
- 产品部署:这一步将训练好的模型部署到线上,用于商业预测或推荐等。可以部署到云服务等。
这个是一个比较完整的商业大数据分析流程,你可以根据自己的数据和业务场景选择适用的部分来实践。希望对你有所帮助!
有问题可以再问。