Ứng dụng của Python trong phân tích dữ liệu

Với cách tiếp cận đơn giản, Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao dành cho lập trình viên hướng đối tượng có cấu trúc dữ liệu cấp cao. Python có hệ thống thư viện lớn và thường được sử dụng với nhiều mục đích khác nhau. Cùng CodeGym Online tìm hiểu những ứng dụng Python mạnh mẽ nhất dưới đây nhé!

1. Python được sử dụng như thế nào để phân tích dữ liệu?

Các thư viện Python được thiết kế thuận tiện và dễ dàng hơn cho khoa học dữ liệu. Nhờ đó mà Python hoạt động tốt trên mọi giai đoạn phân tích dữ liệu. Từ khai thác, xử lý và mô hình hóa dữ liệu – trực quan dữ liệu. Đây chính là những ứng dụng Python phổ biến nhất trong phân tích dữ liệu. 

Khai thác dữ liệu

Kỹ sư dữ liệu thường dùng các thư viện như: BeautifulSoup và Scrapy để khai thác dữ liệu dựa vào Python. Với sự trợ giúp của 2 thư viện trên, lập trình viên có thể xây dựng các chương trình đặc biệt với khả năng thu thập dữ liệu từ website. Ngoài ra, Python cũng được sử dụng phổ biến trong việc thu thập dữ liệu từ các API. 

Xử lý dữ liệu và mô hình hóa

Ở giai đoạn này, 2 thư viện được sử dụng chính là Pandas và NumPy. NumPy (Numerical Python) được sử dụng để làm cho các thuật toán, vector trên các mảng trở nên dễ dàng hơn. Đồng thời hỗ trợ sắp xếp các tập dữ liệu lớn.

Trong khi đó, Pandas cung cấp hai cấu trúc dữ liệu là: khung dữ liệu (một bảng có nhiều cột) và chuỗi (danh sách các mục). Ngoài ra, Pandas còn có khả năng chuyển đổi dữ liệu sang khung dữ liệu cho phép người dùng xóa; hoặc thêm các cột mới vào đó cũng như thực hiện các thao tác khác nhau.

Python được sử dụng như thế nào để phân tích dữ liệu?

Trực quan hóa dữ liệu

Seaborn và Matplotlib được sử dụng rộng rãi trong việc trực quan hóa dữ liệu Python. Các công cụ trên sẽ hỗ trợ chuyển đổi danh sách các chữ số dài thành đồ họa như biểu đồ: hình tròn, bản đồ nhiệt…

>>> Xem thêm: Khoá học Online miễn phí “Từ sinh viên IT đến lập trình viên được việc”

2. Ưu điểm và nhược điểm khi phân tích dữ liệu với Python

Ưu điểm

– Cộng đồng tuyệt vời: Python xuất hiện và mang lại nhiều ứng dụng Python hữu ích trong lĩnh vực Công nghệ thông tin. Một cộng đồng hỗ trợ rộng lớn và tuyệt vời sẽ giúp các nhà phát triển tìm ra giải pháp dễ dàng hơn nếu gặp phải khó khăn trong quá trình sử dụng. 

– Dễ học: Nhờ cú pháp rõ ràng và dễ đọc; yêu cầu ít dòng mã hơn Python dễ học hơn so với các loại ngôn ngữ lập trình khác. Vì thế mà người học có thể nhanh chóng bắt tay vào học; cũng như thực hiện các dự án phân tích dữ liệu với Python. Ngoài ra, tốc độ phát triển cũng là một điểm cộng của Python. Một nhà phát triển Python sẽ không phải tốn quá nhiều thời gian suy nghĩ khi viết. Đồng thời cũng dễ dàng hơn để gỡ lỗi mã. 

– Linh hoạt và có thể mở rộng: Tính linh hoạt cao và hoạt động nhanh nên Python được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực và dự án khác nhau. Bên cạnh đó, Python còn có thể kết hợp cùng bất kỳ công cụ phát triển ứng dụng nào khác. 

– Nhiều loại thư viện: Nhiều thư viện và được mở miễn phí sẽ giúp giảm ngân sách phân tích dữ liệu của dự án. Nhờ sự hỗ trợ mạnh mẽ của Python nên các thư viện đang ngày một phát triển. Liên tục bổ sung và cập nhật các tính năng cần thiết để quá tình xử lý dữ liệu thuận lợi nhất. 

Python xuất hiện và mang lại nhiều ứng dụng Python hữu ích trong lĩnh vực Công nghệ thông tin

Nhược điểm

– Giới hạn tốc độ: Vì là ngôn ngữ thông dịch nên Python có tốc độ chậm hơn so với một số loại ngôn ngữ phổ biến khác. 

– Tiêu thụ bộ nhớ: Với các tác vụ đòi hỏi nhiều bộ nhớ thì Python sẽ không phải lựa chọn lý tưởng nhất. Vì mức tiêu thụ bộ nhớ của ngôn ngữ lập trình Python là rất cao. Đây có thể là một vấn đề lớn khi có nhiều đối tượng đang hoạt động trong RAM.

– Không có nguồn gốc từ môi trường di động: Python được một số lập trình viên xem như là ngôn ngữ yếu cho điện toán di động. Điều này xuất phát từ việc Python không có nguồn gốc từ môi trường di động. iOS và Android không hỗ trợ Python như một ngôn ngữ lập trình chính thức.

>>> Xem thêm: Khoá Python cơ bản

3. Python có thích hợp trong việc phân tích dữ liệu không?

Là một trong những ngôn ngữ dễ học, cùng với các thư viện ấn tượng và hoạt động hoàn hảo trong mọi giai đoạn của khoa học dữ liệu. Vậy nên không có lý do gì để các nhà phát triển không sử dụng Python trong phân tích dữ liệu.

Python rất thích hợp trong việc phân tích dữ liệu

4. Hướng dẫn cách phân tích dữ liệu cơ bản bằng Python

 Bước 1: Thiết lập môi trường Python

– Tải xuống và cài đặt Python: Truy cập trang web chính thức của Python để tải xuống phiên bản mới nhất của Python. Link web: https://www.python.org/downloads/. Tiếp theo tiến hành: 

• Cài đặt trình quản lý gói
• Cài đặt các thư viện Python
• Cài đặt trình biên dịch mã

Hoàn thành các bước trên đồng nghĩa với việc bạn đã thiết lập thành công môi trường Python. Bước tiếp theo là tiến hành viết và chạy các chương trình Python theo nhu cầu trên máy tính của mình. 

Phân tích dữ liệu với Python vẫn đang rất phổ biến ở các doanh nghiệp lớn

Bước 2: Phân tích dữ liệu bằng Python

– Phân tích dữ liệu với NumPy và Pandas

– Phân tích dữ liệu với Scikit-learn 

Có hơn 700 ngôn ngữ lập trình hiện nay. Nhưng phân tích dữ liệu với Python vẫn đang rất phổ biến ở các doanh nghiệp lớn. Vì vậy, một lời khuyên cho bạn nếu muốn gia nhập mảng khoa học dữ liệu chính là hãy bắt đầu với Python nhé!

>>> Xem thêm: Khoá Lập trình Game với Unity