Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言 。入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章 。所以可以通过它的这些特点可以很好的进行数据分析，下面一起里学习一下Python数据分析时的具体实现步骤 。
文章插图
一、Python进行数据分析
在Python中，具有一定的特性，而这些特性可以称之为“伪装的代码”，就是在分析的工程中，会完成指定的任务，而不会去纠结要使用什么Python中的语法；因为它还有一个特点是开源的，在Python中包含了大量优秀的库，这些库就可以应用于数据分析等其它的邻域 。
二、数据分析的基本流程
掌握了Python的编程基础之后，就可以慢慢进入到数据分析的操作，想要实现数据数据分析发过程可以分成下面五个步骤：
1、数据获取
在数据的获取中，一般会借助相关的数据库，在Python中具有连接的数据库为mysql、sql server等，在获取数据的方式上面有两种，一种是直接获取网上的资源信息，另一种方式是通过爬虫自动爬取 。
2、数据存储
将步骤1中获取到的信息，通过特定的方式进行存储，一般使用的是excel来进行存储和处理但是信息量过大的时候，还是得采用数据库 。
3、数据预处理
我们也可以将这一步称之为数据清洗，就是将获取到的数据进行筛选，因为获取的数据可能会存在数据格式不一致、缺失值等问题，所以要将数据整理好，使用的Python清洗工具为Numpy和Pandas 。
4、选取模型
了解数据的基本结构，结合项目的需求，选取相关的模型 。需要使用到机器学习算法库，例如：scikit-learn，在项目较大的时候，可以使用Tensorflow 。
5、数据可视化
最后一步操作就是将前面的所有绘制成一个图展示，常用的工具有：Matplotlib-用于二维绘图，Seaborn统计可视化
【为什么选择Python进行数据分析？ Python进行数据分析需要哪些步骤？】今天讲的关于为什么选择Python进行数据分析？ Python进行数据分析需要哪些步骤？的文章就分享到这里了，希望大家可以仔细的阅读这篇文章，然后收获到更多的Python知识 。
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