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數(shù)據(jù)分析心得體會(huì)
在平日里，心中難免會(huì)有一些新的想法，寫心得體會(huì)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇，這樣能夠讓人頭腦更加清醒，目標(biāo)更加明確。那么要如何寫呢？下面是小編收集整理的數(shù)據(jù)分析心得體會(huì)，歡迎閱讀與收藏。
在數(shù)據(jù)分析這門課程當(dāng)中主要學(xué)習(xí)了numpy和pandas和數(shù)據(jù)挖掘的知識(shí)，學(xué)習(xí)過程很充實(shí)，也不是很難。
首先學(xué)習(xí)了Numpy, NumPy(Numerical Python)是Python語言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫，主要學(xué)習(xí)了
1、矩陣生成，
2、矩陣切片，
3、軸對(duì)換、相乘，
4、條件填入（where），
5、數(shù)據(jù)處理。NumPy是一個(gè)運(yùn)行速度非常快的數(shù)學(xué)庫，主要用于數(shù)組計(jì)算。
在pandas中有兩類非常重要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，即序列Series和數(shù)據(jù)DataFrame。Series類似于numpy中的一維數(shù)組，除了通吃一維數(shù)組可用的函數(shù)或方法，而且其可通過索引標(biāo)簽的方式獲取數(shù)據(jù)，還具有索引的自動(dòng)對(duì)齊功能；DataFrame類似于numpy中的二維數(shù)組，同樣可以通用numpy數(shù)組的函數(shù)和方法，而且還具有其他靈活應(yīng)用。之后學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)索引index，包括了通過索引值或索引標(biāo)簽獲取數(shù)據(jù)以及自動(dòng)化對(duì)齊；此外，pandas模塊為我們提供了非常多的描述性統(tǒng)計(jì)分析的指標(biāo)函數(shù)，如總和、均值、最小值、最大值等，我們來具體看看這些函數(shù)；在SQL中常見的操作主要是增、刪、改、查幾個(gè)動(dòng)作，那么pandas能否實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的這幾項(xiàng)操作呢？答案是Of Course!我們發(fā)現(xiàn)，不論是刪除行還是刪除列，都可以通過drop方法實(shí)現(xiàn)，只需要設(shè)定好刪除的軸即可，即調(diào)整drop方法中的
axis參數(shù)。默認(rèn)該參數(shù)為0，表示刪除行觀測，如果需要?jiǎng)h除列變量，則需設(shè)置為1。在Excel中有一個(gè)非常強(qiáng)大
的功能就是數(shù)據(jù)透視表，通過托拉拽的方式可以迅速的查看數(shù)據(jù)的聚合情況，這里的聚合可以是計(jì)數(shù)、求和、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等。pandas為我們提供了非常強(qiáng)大的函數(shù)
pivot_table()，該函數(shù)就是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表功能的。
數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)與方法相關(guān)知識(shí)包括：數(shù)據(jù)挖掘的方法分為描述性與預(yù)測性兩種。其中描述性數(shù)據(jù)挖掘指的是分析具有多個(gè)屬性的數(shù)據(jù)集，找出潛在的模式和規(guī)律，沒有因變量。要采用的算法：聚類、關(guān)聯(lián)分析、因子分析、主成分分析等。預(yù)測性數(shù)據(jù)挖掘指的是用一個(gè)或多個(gè)自變量預(yù)測因變量的值。主要算法：決策樹、線性回歸Logistic回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、判別分析。
通過這幾天的學(xué)習(xí)我了解到數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜性和難度，想要學(xué)好的它，還需要我花費(fèi)很長時(shí)間。
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