Khai thác dữ liệu: Sức mạnh vượt trội của Python
Thông qua việc sử dụng các thư viện như Scrapy và BeautifulSoup, nhà phân tích dữ liệu có thể khai thác dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả bằng Python.
-
Scrapy là một công cụ mạnh mẽ trong xây dựng và thu thập thông tin từ web. Với các ứng dụng chính như web scraping và trích xuất dữ liệu, Scrapy giúp chúng ta thu thập các thông tin cần thiết để đưa ra quyết định.
-
BeautifulSoup là một thư viện Python linh hoạt, cho phép trích xuất dữ liệu từ các file HTML và XML. Dễ dàng thu thập dữ liệu từ các trang web không có định dạng CSV hoặc API phù hợp và sắp xếp chúng theo yêu cầu.
Xử lý dữ liệu và mô hình hóa: Công cụ không thể thiếu của Python
Python cung cấp hai thư viện chính để xử lý dữ liệu: Pandas và NumPy. Đây là những công cụ quan trọng giúp chúng ta làm sạch, khám phá và phân tích dữ liệu.
-
Pandas là thư viện cung cấp nhiều công cụ hữu ích trong việc khám phá và phân tích dữ liệu. Với Pandas, chúng ta có thể dễ dàng chỉnh sửa, tổng hợp và trực quan hoá dữ liệu. Thư viện này hỗ trợ các cấu trúc và phép toán dữ liệu trên các bảng số và chuỗi thời gian.
-
NumPy là một thư viện quan trọng trong phân tích dữ liệu, tính toán khoa học và khoa học dữ liệu. NumPy hỗ trợ tính toán trên các mảng đa chiều có kích thước lớn và là công cụ quan trọng trong các phép tính đại số tuyến tính.
Trực quan hoá dữ liệu: Thể hiện thông tin một cách sinh động
Trực quan hoá dữ liệu giúp chúng ta trình bày thông tin số liệu một cách dễ hiểu và trực quan hơn. Trong Python, có hai thư viện chính được sử dụng rộng rãi để trực quan hoá dữ liệu: Matplotlib và Seaborn.
-
Matplotlib cho phép tạo ra đồ thị đa dạng, từ biểu đồ theo thời gian đến các biểu đồ thông số chuyên nghiệp. Với Matplotlib, chúng ta có thể tùy chỉnh mọi khía cạnh của số liệu và sử dụng nhiều tính năng tương tác như phóng to/thu nhỏ, lưu biểu đồ dưới dạng đồ hoạ.
-
Seaborn là một thư viện mở rộng trên nền tảng Matplotlib, giúp người dùng trực quan hoá dữ liệu dễ dàng chỉ trong vài bước đơn giản. Với Seaborn, ta có thể thực hiện các tác vụ thống kê quan trọng, giúp tạo ra các biểu đồ tóm tắt thông tin một cách đầy đủ.
Ưu điểm và nhược điểm của Python trong phân tích dữ liệu
Python trong data analysis
