Python có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu không?
|
Theo dự báo từ International Data Corporation, doanh thu toàn cầu của các giải pháp Big Data và Business Analytics sẽ đạt 260 tỷ USD vào cuối năm 2020. Điều này không có gì lạ, vì phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu của khách hàng, cá nhân hóa cách tiếp cận khách hàng, ngăn ngừa thất bại và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Show
Do đó, mức độ phổ biến của phân tích dữ liệu không ngừng tăng lên. Nếu như năm 2015 chỉ có 17% công ty sử dụng phân tích dữ liệu lớn thì đến năm 2017, tỷ lệ này đã tăng lên 53% và ngày càng cao hơn qua mỗi năm. Để gia nhập các công ty hàng đầu sử dụng dữ liệu và thu được nhiều lợi ích từ nó, bạn phải biết ít nhất một ngôn ngữ lập trình được sử dụng cho khoa học dữ liệu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét một trong những ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất này – Python. Tìm hiểu xem Python có tốt cho phân tích dữ liệu hay không, cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu, ưu và nhược điểm của nó cũng như những lựa chọn thay thế nào cho phân tích dữ liệu. Python có tốt cho việc phân tích dữ liệu không?Python đã được giới thiệu trở lại vào năm 1990 nhưng nó mới bắt đầu trở nên phổ biến chỉ vài năm trước. Năm 2020, Python xếp sau JavaScript, HTML/CSS và SQL, với 44,1% nhà phát triển sử dụng nó Python là một ngôn ngữ cấp cao, có mục đích chung, được thông dịch với cách tiếp cận hướng đối tượng. Ngôn ngữ này được sử dụng để phát triển API, Trí tuệ nhân tạo, phát triển web, Internet vạn vật, v.v. Một phần lý do khiến Python trở nên phổ biến là vì nó được sử dụng rộng rãi trong giới khoa học dữ liệu. Đây là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất, có các thư viện ấn tượng và hoạt động hoàn hảo cho mọi giai đoạn của khoa học dữ liệu. Vì vậy, câu trả lời ngắn gọn cho câu hỏi liệu Python có tốt cho việc phân tích dữ liệu hay không là có. Chúng tôi sẽ thảo luận về ưu và nhược điểm của nó ở phần sau của bài viết, vì vậy hãy theo dõi để tìm lời giải thích chi tiết hơn cho câu hỏi Python được sử dụng để phân tích dữ liệu như thế nào?Như chúng tôi đã đề cập, Python hoạt động tốt trên mọi giai đoạn phân tích dữ liệu. Các thư viện Python được thiết kế cho khoa học dữ liệu rất hữu ích. Khai thác dữ liệu, xử lý dữ liệu và mô hình hóa cùng với trực quan hóa dữ liệu là 3 cách phổ biến nhất về cách Python được sử dụng để phân tích dữ liệu. Khai thác dữ liệuMột kỹ sư dữ liệu sử dụng các thư viện như Scrapy và BeautifulSoup để khai thác dữ liệu Phương pháp tiếp cận dựa trên Python. Với sự trợ giúp của Scrapy, người ta có thể xây dựng các chương trình đặc biệt có thể thu thập dữ liệu có cấu trúc từ web. Nó cũng được sử dụng rộng rãi để thu thập dữ liệu từ các API. BeautifulSoup được sử dụng khi một người không thể truy xuất dữ liệu từ API. nó cạo dữ liệu và sắp xếp theo định dạng thích hợp hơn. 
Xử lý dữ liệu và mô hình hóaHai thư viện chính được sử dụng ở giai đoạn này. NumPy và gấu trúc. NumPy (Python số) được sử dụng để sắp xếp các tập dữ liệu lớn và thực hiện các phép toán và vector hóa chúng trên mảng dễ dàng hơn. Pandas cung cấp hai cấu trúc dữ liệu. sê-ri (danh sách các mục) và khung dữ liệu (bảng có nhiều cột). Thư viện này chuyển đổi dữ liệu sang khung dữ liệu cho phép bạn xóa hoặc thêm các cột mới vào đó và thực hiện các thao tác khác nhau. Mô hình hồi quy tuyến tính trong NumPy Trực quan hóa dữ liệuMatplotlib và Seaborn được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu Python. Điều đó có nghĩa là chúng giúp chuyển đổi danh sách số dài thành đồ họa, biểu đồ, biểu đồ hình tròn, bản đồ nhiệt, v.v. dễ hiểu. Tất nhiên, có nhiều thư viện hơn chúng tôi đã đề cập. Python cung cấp nhiều công cụ cho các dự án phân tích dữ liệu và có thể hỗ trợ trong bất kỳ nhiệm vụ nào trong quy trình. Matplotlib chỉ là một trong nhiều thư viện Python hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu Nguồn. hướng tới khoa học dữ liệu. com Python để phân tích dữ liệu. Ưu và nhược điểmGần như không thể tìm được một ngôn ngữ hoàn hảo để phân tích dữ liệu vì mọi ngôn ngữ đều có ưu và nhược điểm. Một ngôn ngữ tốt hơn để trực quan hóa trong khi một ngôn ngữ khác vận hành các bộ dữ liệu lớn nhanh hơn. Sự lựa chọn cũng phụ thuộc vào sở thích của nhà phát triển. Hãy cùng xem xét kỹ hơn những ưu điểm và nhược điểm của Python đối với khoa học dữ liệu Ưu điểm của việc sử dụng Python để phân tích dữ liệuCộng đồng tuyệt vờiLập trình chưa bao giờ là dễ dàng và đôi khi ngay cả những nhà phát triển có nhiều năm kinh nghiệm cũng gặp khó khăn. May mắn thay, mọi ngôn ngữ đều có cộng đồng trung thành có thể giúp các nhà phát triển tìm giải pháp. Python đã xuất hiện được một thời gian và tập hợp nhiều nhà phát triển Python lại với nhau do nó được sử dụng trong các lĩnh vực CNTT khác nhau. Nó cung cấp hơn 90.000 kho lưu trữ trên GitHub. Do đó, nếu một nhà phát triển gặp khó khăn, họ có nhiều khả năng tìm ra giải pháp nhanh chóng và dễ dàng hơn với sự trợ giúp của cộng đồng dễ họcPython là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất do cú pháp rõ ràng và dễ đọc của nó. Nó cũng yêu cầu ít dòng mã hơn. Do đó, người ta có thể nhanh chóng học một ngôn ngữ và tham gia vào các dự án phân tích dữ liệu. Ưu điểm bổ sung của cú pháp rõ ràng và dễ đọc là tốc độ phát triển. một nhà phát triển không phải suy nghĩ quá nhiều trong khi viết và việc gỡ lỗi mã sẽ dễ dàng hơn. Linh hoạt và có thể mở rộngPython có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực và dự án, hoạt động nhanh hơn nhờ tính linh hoạt cao và có thể được sử dụng với bất kỳ công cụ phát triển ứng dụng nhanh nào. Nhiều thư việnNhư bạn đã thấy trước đây, có một số thư viện cho từng giai đoạn phân tích dữ liệu. Hơn nữa, các thư viện này được sử dụng miễn phí, điều này có thể làm giảm ngân sách phân tích dữ liệu. Do sự hỗ trợ mạnh mẽ của Python, chúng đang phát triển và liên tục bổ sung các tính năng cần thiết để làm việc thoải mái với dữ liệu. Nhược điểm của việc sử dụng Python để phân tích dữ liệuNhập độngPython là ngôn ngữ có mục đích chung và không được thiết kế chỉ để phân tích dữ liệu. nó cũng được sử dụng cho chương trình, phần mềm hoặc phát triển web. Phát triển dễ dàng hơn với kiểu gõ động, điều này rất phù hợp với nhiều mục đích của Python. Tuy nhiên, đó là một bất lợi cho việc phân tích dữ liệu vì nó làm chậm quá trình tìm kiếm các lỗi dữ liệu liên quan đến việc gán các dữ liệu khác nhau cho cùng một biến. Các lựa chọn thay thế của Python để phân tích dữ liệuMặc dù Python là một trong những ngôn ngữ chính để phân tích dữ liệu, nhưng vẫn có những lựa chọn khác. Mỗi ngôn ngữ đều nhấn mạnh vào nhiệm vụ cụ thể (khai thác, trực quan hóa hoặc làm việc với các tập dữ liệu lớn) và một số ngôn ngữ được phát triển chỉ để phân tích dữ liệu và tính toán thống kê, nghĩa là tập hợp các tính năng tốt nhất cần thiết cho quy trình RR là ngôn ngữ phổ biến thứ hai để phân tích dữ liệu và thường được so sánh với Python. Nó được phát triển cho tính toán thống kê và đồ họa, hoàn hảo cho phân tích dữ liệu. R cung cấp các công cụ tuyệt vời để trực quan hóa dữ liệu, tương thích với mọi ứng dụng thống kê, có thể sử dụng R ngoại tuyến và các nhà phát triển có quyền truy cập vào gói phần mềm phong phú để thao tác và lập biểu đồ dữ liệu. SQLSQL được sử dụng rộng rãi để truy vấn và chỉnh sửa dữ liệu. Nó cũng là một công cụ tuyệt vời và đã được thử nghiệm để lưu trữ và truy xuất dữ liệu. Nhìn chung, ngôn ngữ này hoạt động hoàn hảo với cơ sở dữ liệu lớn và truy xuất thông tin từ web nhanh hơn các ngôn ngữ khác JuliaJulia được phát triển cho khoa học dữ liệu và tính toán khoa học. Đây là một ngôn ngữ tương đối mới nhưng nó đang nhanh chóng trở nên phổ biến trong giới khoa học dữ liệu. Mục đích chính của ngôn ngữ là khắc phục những nhược điểm mà Python đã thể hiện trong phân tích dữ liệu và trở thành lựa chọn hàng đầu của các kỹ sư dữ liệu. Julia được biên dịch dẫn đến hiệu suất nhanh hơn, có cú pháp tương tự như Python nhưng thân thiện với toán học hơn và có thể sử dụng các thư viện Python, C và Forton. Ngôn ngữ này cũng nổi tiếng với khả năng tính toán song song nhanh hơn và tinh vi hơn Python ScalaScala và framework của nó Spark thường được sử dụng cho các dự án có cơ sở dữ liệu dung lượng lớn và được các kỹ sư BigData yêu thích. Bạn không cần phải tải xuống toàn bộ tập dữ liệu mà làm việc với nó theo từng phần. Scala chạy trên JVM và có thể dễ dàng nhúng vào mã doanh nghiệp. Nó có nhiều công cụ để chuyển đổi dữ liệu và nhanh hơn Python và R với các vòng lặp rõ ràng 4 ngôn ngữ này phổ biến nhất trong số các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là họ cũng có thể sử dụng MATLAB để phân tích thống kê, TensorFlow cho Dữ liệu lớn, đồ thị và tính toán song song hoặc JavaScript để trực quan hóa tốt hơn Phần kết luậnDữ liệu đã trở thành một phần quan trọng của bất kỳ doanh nghiệp nào muốn có lợi thế cạnh tranh trên thị trường và đưa ra quyết định sáng suốt. Có nhiều ngôn ngữ được sử dụng để phân tích dữ liệu. R, SQL, Julia và Scala là những lựa chọn hàng đầu cho mục đích này. Mọi ngôn ngữ đều thực hiện một số tác vụ trong quy trình phát triển dữ liệu tốt hơn ngôn ngữ kia. Nhìn chung, không có ngôn ngữ nào hoàn hảo ngoài ngôn ngữ phù hợp hơn cho dự án của bạn. Tuy nhiên, Python vẫn là ngôn ngữ phổ biến nhất để phân tích dữ liệu. Nó có nhiều thư viện hỗ trợ các nhà phân tích dữ liệu trong từng bước công việc của họ, có một cộng đồng tuyệt vời có thể trợ giúp trong trường hợp mọi thứ không suôn sẻ và nó là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất. Nếu bạn muốn tạo một doanh nghiệp dựa trên dữ liệu và đang tìm kiếm một nhà phát triển Python có thể giúp bạn điều đó, đừng ngần ngại liên hệ với chúng tôi. Các nhà phát triển ý tưởng có nhiều kinh nghiệm với Python và có thể cung cấp các dịch vụ chuyên môn trong bất kỳ nhiệm vụ phát triển nào mà bạn có Python có thể thu thập dữ liệu không?Sử dụng một trong những thư viện hữu ích nhất của Python, BeautifulSoup, chúng tôi có thể thu thập hầu hết dữ liệu được hiển thị trên bất kỳ trang web nào bằng cách viết một số mã tương đối đơn giản . Hành động này được gọi là Web Scraping.
Python có thể được sử dụng để quản lý dữ liệu không?Python là một tài nguyên tuyệt vời để khám phá dữ liệu và làm cho dữ liệu có thể sử dụng được cho nhiều mục đích . Sử dụng Python và Jupyter Notebooks, chúng ta sẽ xem xét việc truy cập dữ liệu trong một số cơ sở dữ liệu phổ biến, chẳng hạn như MySQL, PostgreSQL và MongoDB. Chúng ta sẽ khám phá các hoạt động của Excel, chẳng hạn như viết và đọc Excel.
Các phương pháp thu thập dữ liệu trong Python là gì?Mô-đun bộ sưu tập Python Bộ đếm trong Python. Bộ 1 (Khởi tạo và cập nhật) OrderedDict trong Python Mặc định trong Python Sơ đồ chuỗi trong Python Được đặt tên bằng Python Deque trong Python Hàng đợi heap (hoặc heapq) trong Python Làm cách nào để trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu bằng Python?Các bước tìm nạp hàng từ bảng cơ sở dữ liệu MySQL . Kết nối với MySQL từ Python. . Xác định truy vấn CHỌN SQL. . Nhận đối tượng con trỏ từ kết nối. . Thực thi truy vấn SELECT sử dụng phương thức exec(). . Trích xuất tất cả các hàng từ một kết quả. . Lặp lại từng hàng. . Đóng đối tượng con trỏ và đối tượng kết nối cơ sở dữ liệu |
