數據分析心得體會(huì )

　　在平日里，心中難免會(huì )有一些新的想法，寫(xiě)心得體會(huì )是一個(gè)不錯的選擇，這樣能夠讓人頭腦更加清醒，目標更加明確。那么要如何寫(xiě)呢？下面是小編收集整理的數據分析心得體會(huì )，歡迎閱讀與收藏。

　　在數據分析這門(mén)課程當中主要學(xué)習了numpy和pandas和數據挖掘的知識，學(xué)習過(guò)程很充實(shí)，也不是很難。

　　首先學(xué)習了Numpy, NumPy(Numerical Python)是Python語(yǔ)言的一個(gè)擴展程序庫，主要學(xué)習了

　　1、矩陣生成，

　　2、矩陣切片，

　　3、軸對換、相乘，

　　4、條件填入（where），

　　5、數據處理。NumPy是一個(gè)運行速度非�？斓臄祵W(xué)庫，主要用于數組計算。

　　在pandas中有兩類(lèi)非常重要的數據結構，即序列Series和數據DataFrame。Series類(lèi)似于numpy中的一維數組，除了通吃一維數組可用的函數或方法，而且其可通過(guò)索引標簽的方式獲取數據，還具有索引的自動(dòng)對齊功能；DataFrame類(lèi)似于numpy中的二維數組，同樣可以通用numpy數組的函數和方法，而且還具有其他靈活應用。之后學(xué)習了數據索引index，包括了通過(guò)索引值或索引標簽獲取數據以及自動(dòng)化對齊；此外，pandas模塊為我們提供了非常多的描述性統計分析的指標函數，如總和、均值、最小值、最大值等，我們來(lái)具體看看這些函數；在SQL中常見(jiàn)的操作主要是增、刪、改、查幾個(gè)動(dòng)作，那么pandas能否實(shí)現對數據的這幾項操作呢？答案是Of Course!我們發(fā)現，不論是刪除行還是刪除列，都可以通過(guò)drop方法實(shí)現，只需要設定好刪除的軸即可，即調整drop方法中的

　　axis參數。默認該參數為0，表示刪除行觀(guān)測，如果需要刪除列變量，則需設置為1。在Excel中有一個(gè)非常強大

　　的功能就是數據透視表，通過(guò)托拉拽的方式可以迅速的查看數據的聚合情況，這里的聚合可以是計數、求和、均值、標準差等。pandas為我們提供了非常強大的函數

　　pivot_table()，該函數就是實(shí)現數據透視表功能的。

　　數據挖掘的技術(shù)與方法相關(guān)知識包括：數據挖掘的方法分為描述性與預測性?xún)煞N。其中描述性數據挖掘指的是分析具有多個(gè)屬性的數據集，找出潛在的模式和規律，沒(méi)有因變量。要采用的算法：聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)分析、因子分析、主成分分析等。預測性數據挖掘指的是用一個(gè)或多個(gè)自變量預測因變量的值。主要算法：決策樹(shù)、線(xiàn)性回歸Logistic回歸、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、判別分析。

　　通過(guò)這幾天的學(xué)習我了解到數據分析的復雜性和難度，想要學(xué)好的它，還需要我花費很長(cháng)時(shí)間。

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