南通Python開發(fā)培訓學校怎么選 Scikit-learn屬于一種數(shù)據(jù)挖掘工具，在NumPy等類庫的基礎(chǔ)上，可以對常用算法進行封裝。其本身包含數(shù)據(jù)預處理、分類和聚類、數(shù)據(jù)回歸分析等機器學習算法，能夠幫助編程人員快速完成建模過程，確保模型接口的統(tǒng)一性，從而方便使用。在一定的數(shù)據(jù)量前提下，該類庫可以解決大部分數(shù)據(jù)分析工作，即使對于數(shù)據(jù)分析算法不夠精通的編程人員，也可以通過快速建模，實現(xiàn)需要的算法功能。在使用過程中，可以查閱seikit-learn官方文檔，直接調(diào)用類庫中包含的模塊，完成建模工作。

除了上述介紹的幾種類庫外，SciPv類庫、Pandas類庫、Mat-plotlib類庫等，也是進行數(shù)據(jù)分析時常用的類庫。其中，SciPy是一種能夠解決數(shù)學計算問題的開源軟件，在NumPy類庫基礎(chǔ)上建立數(shù)據(jù)函數(shù)集合，為Pvthon語言編程提供科學計算工具集。其中包括數(shù)值計算方法及其功能函數(shù)，可以便捷地完成數(shù)據(jù)分析工作。Pandas也是Python語言的一個核心類庫，主要提供時間序列支持，能夠快速完成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理工作。在數(shù)據(jù)預處理的數(shù)據(jù)清洗和標準化過程中，都可以采用Pandas類庫中的功能函數(shù)。Matplotlib是專門為數(shù)據(jù)圖表繪制提供支持的類庫，在開源社區(qū)發(fā)展的帶動下，該類庫已經(jīng)在計算領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，是Python語言經(jīng)常使用的繪圖工具包。通過發(fā)揮這些類庫的功能作用，可以為基于Python語言的數(shù)據(jù)分析過程提供有力支持。

基于Python設(shè)計數(shù)據(jù)分析平臺，主要為了解決數(shù)據(jù)分析過程中的數(shù)據(jù)采集、導入、分析和可視化展示等問題，完成整個數(shù)據(jù)分析處理過程。通過利用上述類庫進行平臺設(shè)計，可以極大地簡化程序開發(fā)過程，滿足實際應(yīng)用需求。比如在一款產(chǎn)品售后客戶滿意度的問卷分析工具設(shè)計過程中，數(shù)據(jù)采集主要通過本地獲取方式完成，在導人調(diào)查問卷后，需要進行數(shù)據(jù)預處理工作，按照問題分類進行數(shù)據(jù)提取，并進行格式轉(zhuǎn)換。然后利用預先構(gòu)建的數(shù)據(jù)分析模型，開展數(shù)據(jù)分析評價工作，得出綜合性評價結(jié)果。除了對當期數(shù)據(jù)進行圖形化展示以外，還要對數(shù)據(jù)進行存儲，隨著產(chǎn)品改良的進行，分析客戶滿意度變化趨勢，為產(chǎn)品設(shè)計工作提供參考依據(jù)。

在基于Python語言的數(shù)據(jù)分析平臺設(shè)計過程中，首先應(yīng)根據(jù)軟件應(yīng)用需求，搭建數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)通道，方便數(shù)據(jù)的調(diào)取和利用。同時應(yīng)設(shè)計優(yōu)化的操作界面以及可視化展示模型，方便使用者對數(shù)據(jù)分析結(jié)果的觀察和利用。在本次平臺設(shè)計過程中，采用開源Python2.7完成編程工作，使用的類庫和模塊主要包括Ipython、NumPy、Matplotlib、os、Json、codes等。其中，開源Python2.7可在網(wǎng)絡(luò)中直接下載，并通過pip下載類庫和模塊。

數(shù)據(jù)處理對象是調(diào)查問卷，可以將調(diào)查問卷中的數(shù)據(jù)結(jié)果存儲在數(shù)據(jù)庫中，并以圖片、文檔等形式進行數(shù)據(jù)結(jié)果展示。其中，調(diào)查問卷的基本數(shù)據(jù)類型由初始化文件自動生成，然后通過調(diào)用相關(guān)函數(shù)，完成數(shù)據(jù)錄入過程，并對數(shù)據(jù)進行分類存儲。除了調(diào)查問卷中的主體信息外，系統(tǒng)還會自動錄入調(diào)查對象的基礎(chǔ)信息，并對調(diào)查問卷的有效性進行評價，在數(shù)據(jù)預處理過程中提出無效問卷的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)結(jié)果展示過程中，可以采用圖表形式建立調(diào)查問卷信息與調(diào)查對象信息的對應(yīng)關(guān)系，使結(jié)果一目了然，為后續(xù)產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)活動提供依據(jù)。

在該數(shù)據(jù)分析平臺的主要功能模塊設(shè)計過程中，首先要為用戶提供一個操作友好的圖形界面。在主操作界面中，主要包含調(diào)查問卷導入、查詢、數(shù)據(jù)分析和結(jié)果展示等功能�？梢酝ㄟ^主界面操作更新數(shù)據(jù)庫，并根據(jù)操作限制條件完成分類數(shù)據(jù)處理功能。由于該平臺的數(shù)據(jù)分析結(jié)果主要是為了給設(shè)計人員提供參考，在完成基本的數(shù)據(jù)分析工作后，還可以結(jié)合設(shè)計要素，對結(jié)果進行分類展示，比如按照產(chǎn)品功能、產(chǎn)品包裝、產(chǎn)品外觀造型等展示不同的數(shù)據(jù)分析結(jié)果。隨著產(chǎn)品銷售時間的增加，需要評估的數(shù)據(jù)總量也會越來越大，通過在數(shù)據(jù)庫中使用sQL語言進行編譯，僅需要一次創(chuàng)建就可以重復調(diào)用，可提高數(shù)據(jù)庫執(zhí)行速度。在數(shù)據(jù)庫初始化過程中，根據(jù)不同的分類結(jié)果展示需求，自動生產(chǎn)數(shù)據(jù)表，然后通過調(diào)用可視化模型，完成數(shù)據(jù)結(jié)果展示。使用者在對數(shù)據(jù)結(jié)果進行利用時，可通過采用查詢、編輯、標注、選擇、刪除等功能，獲得自己所需要的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，然后將其存儲到結(jié)果數(shù)據(jù)庫中。此外，該平臺還具有數(shù)據(jù)庫打印功能，可以打印各種形式的報表，使用較為方便。

利用Python語言設(shè)計數(shù)據(jù)分析平臺，完成特定的數(shù)據(jù)分析功能，使用非常方便。從上述平臺設(shè)計過程及應(yīng)用效果來看，Python語言自身語法簡單，即使初學者也能夠通過查詢和調(diào)用相關(guān)類庫，實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析功能。在龐大的第三方資源庫支持下，Python能夠為各個領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析工作提供支持。在基于Python的數(shù)據(jù)分析平臺中，提供了多種接口，支持其他語言的編程操作，進一步擴大了其程序適用性。而且在可視化腳本工具的支持下，可以通過簡單編程實現(xiàn)可視化結(jié)果展示功能，充分滿足使用者對數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)的利用需求。在數(shù)據(jù)操作過程中，數(shù)據(jù)庫運行速度快，可以減少使用者的等待時間，及時掌握數(shù)據(jù)分析結(jié)果，發(fā)揮其利用價值。因此，Python語言是目前最為先進的數(shù)據(jù)分析工具之一，具有廣泛的應(yīng)用前景，可以有效簡化復雜的數(shù)據(jù)分析處理過程，對其底層操作進行封裝，只通過簡單的功能按鈕操作，就可以得到想要的數(shù)據(jù)處理結(jié)果，優(yōu)勢非常突出。