1.4 数据分析

在进行数据分析之前，必须对数据有一个准确的认识。数据代表了事物不断变化过程中的数字化记录，即只有事物发生了变化才会有数据记录，有了数据，才能了解过去发生了什么，才能对这些现象进行分析，总结出一定的结论和规律，用来指导企业的生产活动。所以，数据分析的目的是为了对过去发生的现象进行评估和分析，并在这个基础上对未来事物的发生和发展做出预期分析处理，以此指导未来的一些关键性决策。

随着要分析和处理的数据量不断增长，数据处理、数据分析及数据挖掘技术也在快速进行迭代。其中可圈可点的主要是：分布式计算技术，如Hadoop、Spark及Flink；微博、微信等兴起后的非结构化数据处理技术；随着传输能力的提高得到快速应用的云存储技术和云计算技术等。数据分析所研究的对象是数据。在数据分析的各个阶段，数据都是主要的关注对象，要分析处理的原材料都由数据构成。处理、分析数据后，最终可能会从中得到有用的信息，这些信息能够增加对研究对象，也就是产生原始数据的系统的理解，从而准确地帮助企业进行业务的决策。

1.4.1 数据分析的流程与方法

进行数据分析时，一般要遵循严格的流程，使用常用的方法。依据行业内的通识，数据分析过程可以用以下几步来描述：转换和处理原始数据、以可视化方式呈现数据，以及建模做预测。其中每一步所起的作用对后面几步而言都至关重要。数据分析可以概括为多个阶段组成的过程链：①问题定义。②数据获取。③数据清洗。④数据转换。⑤数据探索。⑥预测模型。⑦模型评估/测试。⑧结果可视化和阐释。⑨解决方案部署。

一般而言，采集原始数据前，数据分析过程就已经开始了。只有深入探究作为研究对象的系统后，才有可能准确定义问题，这一步无论是对于科研还是商业问题都很重要。问题定义步骤完成后，在分析数据前，首先要做的就是获取数据。数据的选取一定要本着创建预测模型的目的，数据选取对数据分析的成功起着至关重要的作用。所采集的样本数据必须尽可能地反映实际情况，也就是能够描述系统对来自现实刺激的反应。而在数据准备阶段关注的是数据获取、清洗和规范化处理，以及把数据转换为优化过的、准备好的形式（通常为表格形式），以便使用在规划阶段就确定的分析方法处理这些数据。探索数据本质上是指从图形或统计数字中搜寻数据，以发现数据中的模式、联系与关系。

1.4.2 Python数据分析常用库

SciPy是一组专门用于科学计算的开源Python库。其中的多个库将是本书很多章节的主角，掌握这些库对数据分析很重要。由这些库组成的工具集擅长处理数据计算和可视化。

NumPy库的含义是Numerical Python。Python并没有提供数组功能，虽然列表可以完成基本的数组功能，但它不是真正的数组，而且在数据量较大时，使用列表的速度就会很慢。为此，NumPy提供了真正的数组功能以及对数据进行快速处理的函数。NumPy还是一个基础库，很多数据科学库（如Pandas，scikit-learn等）都依赖NumPy库。

Pandas库提供了复杂的数据结构和函数，其目的是降低处理难度，提升速度和效率。它是Python进行数据分析的核心库，也是本书的主力工具。它是Python世界中最强大的数据分析和探索工具。其包含高级的数据结构和精巧的工具，使得在Python中处理数据非常快速、简单。Pandas构建在NumPy之上，也使得以NumPy为中心的应用很容易使用。Pandas的功能非常强大，支持对数据进行增、删、改、查，数据处理函数，时间序列分析功能，以及灵活处理缺失数据等。

Matplotlib是目前绘制2D图像最常用的Python包。无论是数据挖掘还是数据建模，都有必要进行数据分析可视化，而Matplotlib是最著名的绘图库，其主要用于二维绘图和简单的三维绘图。这个库提供了一整套和MATLAB相似但更为丰富的命令，让使用者可以非常快捷地用Python进行数据可视化，而且能够输出达到出版质量的图像。

1.4.3 数据分析的结论

无论是做哪方面的数据分析，分析师最终都要形成一些结论，目的就是对数据所揭示的洞察进行总结。这是一个从定量分析到定性总结的过程，是形成洞察和智慧的路径。数据分析师一般都会将数据分析的结果写成数据分析报告，通过对数据全方位的数据分析来评估，为企业决策提供科学、严谨的依据，降低风险。当然， 数据分析报告是整个分析过程的成果，是评定一个事件的定性结论。

在数据分析的过程中，重要的概念一定要非常清晰，充分理解这个概念的内涵和外延，必要时在数据旁边做好精确的备注，有利于与他人共同合作去解决问题。例如，从销售数据中看到去年年底销售额出现了一些下跌，而到了今年年初时销售额又大幅度上涨，那么就有可能存在“囤货”的现象。当产品价格处于快速上涨的时间段内，有存货的经销商就有可能或存在惜售行为，因为晚卖一天，得到的收益就会有明显的提升，这对经销商来说有强大的吸引力。在实际分析的过程中要充分考虑到一些复杂的商业因素，结合具体的公司业务情况去分析才能得到比较准确的结果。

分析的结论一定要少而精，不要太依赖主观的想法，一定要依赖真实的数据。而总结出的分析结论还要易懂、易读，用图表代替大量的数字会有助于人们更形象、更直观地看清楚问题和结论。当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。

在阅读本章之后，相信读者已经对数据分析有了一个简单的认识，下面就一起来开启Python数据分析之旅吧！