Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao dành cho các mục đích lập trình đa dạng, lập trình hướng đối tượng có cấu trúc dữ liệu cấp cao, mạnh mẽ và hệ thống thư viện lớn. Với cách tiếp cận đơn giản, Python thường được sử dụng với nhiều mục đích. Hôm nay, hãy cùng UniTrain khám phá ứng dụng mạnh mẽ của Python trong phân tích dữ liệu
Python được sử dụng như thế nào để phân tích dữ liệu?
Python hoạt động tốt trên mọi giai đoạn phân tích dữ liệu. Đó là nhờ vào các thư viện Python được thiết kế cho khoa học dữ liệu trở nên thuận tiện và dễ dàng hơn. Khai thác dữ liệu, xử lý dữ liệu và mô hình hóa – trực quan hóa dữ liệu là 3 ví dụ phổ biến nhất về cách Python đang được sử dụng để phân tích dữ liệu.
Khai thác dữ liệu
Một kỹ sư dữ liệu sử dụng các thư viện như Scrapy và BeautifulSoup để khai thác dữ liệu dựa vào Python. Với sự trợ giúp của Scrapy, chúng ta có thể xây dựng các chương trình đặc biệt có khả năng thu thập dữ liệu từ website. Python cũng được sử dụng rộng rãi để thu thập dữ liệu từ các API.
BeautifulSoup được sử dụng khi chúng ta không thể truy xuất dữ liệu từ các API: nó quét dữ liệu và sắp xếp theo định dạng thích hợp.
Xử lý dữ liệu và mô hình hóa
Hai thư viện chính được sử dụng ở giai đoạn này: NumPy và Pandas.
NumPy (Numerical Python) được sử dụng để sắp xếp các tập dữ liệu lớn và làm cho các thuật toán, vector của chúng trên các mảng dễ dàng hơn. Pandas cung cấp hai cấu trúc dữ liệu: chuỗi (danh sách các mục) và khung dữ liệu (một 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.
Trực quan hóa dữ liệu
Matplotlib và Seaborn được sử dụng rộng rãi để trực quan hóa dữ liệu Python. Các công cụ này sẽ giúp chuyển đổi danh sách các chữ số dài thành đồ họa dễ hiểu như biểu đồ: biểu đồ hình tròn, bản đồ nhiệt, v.v.
Python phân tích dữ liệu: Ưu và nhược điểm
Ưu điểm của việc sử dụng Python để phân tích dữ liệu
- – Hội nhóm, cộng đồng tuyệt vời: Điều này sẽ các nhà phát triển tìm ra giải pháp dễ dàng hơn. Python đã xuất hiện và mang nhiều nhà phát triển Python lại với nhau do việc sử dụng nó trong các lĩnh vực Công nghệ thông tin khác nhau. Nếu một nhà phát triển gặp khó khăn, họ có nhiều khả năng tìm ra giải pháp nhanh chóng và dễ dàng với sự giúp đỡ của cộng đồng.
- – Dễ học: Python là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học nhất, do cú pháp rõ ràng và dễ đọc. Nó cũng yêu cầu ít dòng mã hơn! Do đó, người học có thể nhanh chóng học hỏi và bắt tay ngay vào việc thực hiện các dự án phân tích dữ liệu. Tốc độ phát triển cũng là một lợi thế của Python. Theo đó, một nhà phát triển không phải suy nghĩ quá nhiều trong khi viết và dễ dàng gỡ lỗi mã hơn.
- – Linh hoạt và có thể mở rộng: Python có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực và dự án, hoạt động nhanh hơn do tính linh hoạt cao và có thể được sử dụng với bất kỳ công cụ phát triển ứng dụng nhanh nào.
- – Nhiều loại thư viện: Các thư viện này được sử dụng miễn phí 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.
Xem thêm: Top 5 ứng dụng tuyệt vời của Python trong thực tế
Nhược điểm của việc sử dụng Python để phân tích dữ liệu:
- – Giới hạn tốc độ: Python là một ngôn ngữ thông dịch, vì vậy bạn có thể thấy rằng nó chậm hơn một số ngôn ngữ phổ biến khác. Tuy nhiên, điều này không phải là một vấn đề trừ khi tốc độ là một tiêu điểm cho dự án.
- – Tiêu thụ bộ nhớ: Bạn nên lưu ý rằng mức tiêu thụ bộ nhớ của Python rất cao. Vì lý do đó, nó có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho các tác vụ đòi hỏi nhiều bộ nhớ. Nó có thể có vấn đề khi một số lượng lớn các đối tượng đang hoạt động trong RAM.
- – Không có nguồn gốc từ môi trường di động: Python không có nguồn gốc từ môi trường di động và nó được một số lập trình viên coi là ngôn ngữ yếu cho điện toán di động. Android và iOS không hỗ trợ Python như một ngôn ngữ lập trình chính thức.
Tuy nhiên, Python có thể dễ dàng được sử dụng cho các mục đích di động, nhưng nó đòi hỏi một số nỗ lực bổ sung.
Python có thích hợp trong việc phân tích dữ liệu không?
Một phần lý do tại sao Python trở nên phổ biến là vì Python được đông đảo các nhà khoa học dữ liệu sử dụng. 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.
Vậy liệu Python thích hợp trong việc phân tích dữ liệu hay không? – câu trả lời đơn giản vẫn là có.
Kết luận
Dữ 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 các quyết định sáng suốt.
Có nhiều ngôn ngữ được sử dụng để phân tích dữ liệu nhưng nhìn chung, không có ngôn ngữ nào hoàn hảo nhưng sẽ có ngôn ngữ phù nhất 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 trên mọi tiến trình, giai đoạn công việc; có một cộng đồng tuyệt vời để trợ giúp trong trường hợp mọi thứ không diễn ra suôn sẻ và Python là một trong những ngôn ngữ dễ học nhất.
UniTrain lược dịch
Theo Ideamotive
Xem thêm
Khóa học Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python