隨著人工智能時代的全面到來，數(shù)據(jù)分析工作已經(jīng)引起了各行各業(yè)的廣泛重視。采用計算機語言編程方法完成數(shù)據(jù)分析工作，不僅效率高，而且數(shù)據(jù)分析結(jié)果的可靠性強，具有多方面的利用價值。在數(shù)據(jù)驅(qū)動模式下，無論是產(chǎn)品設(shè)計開發(fā)還是項目管理工作，都需要強大的數(shù)據(jù)分析工作提供支持。

Python語言是一種解釋型高級程序語言，支持面向?qū)ο缶幊淘O(shè)計，能夠處理動態(tài)數(shù)據(jù)類型，目前已經(jīng)研發(fā)出第三方程序數(shù)據(jù)庫和實用性較強的應(yīng)用工具。自20世紀(jì)90年代Pvthon語言公開發(fā)布以來，由于其語法簡潔、類庫豐富，適用于快速開發(fā)活動，已經(jīng)成為當(dāng)下較為流行的一種腳本語言。在采用Pvthon語言進(jìn)行編程時，編程人員不需要考慮內(nèi)存占用等底層的細(xì)節(jié)問題，能夠有效提升編程效率。而且Pvthon語言具有良好的一致性，可以在多種平臺上移植。其本身屬于開源代碼，在程序解釋執(zhí)行過程中，可以直接從源代碼中運行，不需要編譯。這些特點都為Python語言的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。而且Pvthon語言具有強大的數(shù)據(jù)分析功能，可以應(yīng)用到網(wǎng)站開發(fā)、圖像處理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計和可視化表達(dá)等多個領(lǐng)域。

利用Python語言開展數(shù)據(jù)分析工作，具體包含以下幾點基本流程：需求確認(rèn)，在數(shù)據(jù)分析過程中首先要明確數(shù)據(jù)使用需求，比如財務(wù)數(shù)據(jù)分析、工藝流程分析等，從而根據(jù)目標(biāo)數(shù)據(jù)特點，采用合適的數(shù)據(jù)分析方法，深度挖掘數(shù)據(jù)特點和潛在利用價值。數(shù)據(jù)獲取，在明確數(shù)據(jù)分析需求后，應(yīng)盡可能全面地收集目標(biāo)數(shù)據(jù)，具體可采用本地獲取、網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取手段等。其中，網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取手段是利用Python語言進(jìn)行編程，合法獲取網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)數(shù)據(jù)資料，滿足大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)量獲取需求。

數(shù)據(jù)預(yù)處理，在正式進(jìn)行數(shù)據(jù)分析前，首先要完成數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，具體是通過對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行合并、清洗、變換和標(biāo)準(zhǔn)化處理，滿足后續(xù)建模分析的需要。在此過程中，可提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而提高數(shù)據(jù)分析效率。建模及優(yōu)化，在數(shù)據(jù)分析過程中，建模是一個重要環(huán)節(jié)，具體可通過建立聚類模型、關(guān)聯(lián)規(guī)則、智能算法等，對目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。完成建模后要對其性能進(jìn)行評價和優(yōu)化，確保其適用于實際數(shù)據(jù)分析工況。結(jié)果生成，完成數(shù)據(jù)分析后，要采用可視化形式對結(jié)果進(jìn)行展示和輸出，方便使用者對數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行利用。

類庫豐富、接口統(tǒng)一是Python數(shù)據(jù)分析工具使用便捷的主要原因，通過采用其自身攜帶的類庫，可以有效簡化程序設(shè)計工作，提高數(shù)據(jù)分析效率。其中Ipython是Python語言中的一個核心類庫，為Python語言編程提供了標(biāo)準(zhǔn)工具集，并將所有相關(guān)工具聯(lián)系起來，通過采用交互式、探索式等方法，為科學(xué)計算提供一個高效環(huán)境。Ipython類庫本身是一個加強PythonShell，主要應(yīng)用于交互式數(shù)據(jù)的并行處理，為分布式計算提供基礎(chǔ)框架。利用Ipython類庫進(jìn)行編程，能夠有效提升代碼編寫、測試和調(diào)試速度。