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南通Python开发培训学校怎么选 Scikit-learn属于一种数据挖掘工具，在NumPy等类库的基础上，可以对常用算法进行封装。其本身包含数据预处理、分类和聚类、数据回归分析等机器学习算法，能够帮助编程人员快速完成建模过程，确保模型接口的统一性，从而方便使用。在一定的数据量前提下，该类库可以解决大部分数据分析工作，即使对于数据分析算法不够精通的编程人员，也可以通过快速建模，实现需要的算法功能。在使用过程中，可以查阅seikit-learn官方文档，直接调用类库中包含的模块，完成建模工作。



除了上述介绍的几种类库外，SciPv类库、Pandas类库、Mat-plotlib类库等，也是进行数据分析时常用的类库。其中，SciPy是一种能够解决数学计算问题的开源软件，在NumPy类库基础上建立数据函数集合，为Pvthon语言编程提供科学计算工具集。其中包括数值计算方法及其功能函数，可以便捷地完成数据分析工作。Pandas也是Python语言的一个核心类库，主要提供时间序列支持，能够快速完成结构化数据处理工作。在数据预处理的数据清洗和标准化过程中，都可以采用Pandas类库中的功能函数。Matplotlib是专门为数据图表绘制提供支持的类库，在开源社区发展的带动下，该类库已经在计算领域得到广泛应用，是Python语言经常使用的绘图工具包。通过发挥这些类库的功能作用，可以为基于Python语言的数据分析过程提供有力支持。



基于Python设计数据分析平台，主要为了解决数据分析过程中的数据采集、导入、分析和可视化展示等问题，完成整个数据分析处理过程。通过利用上述类库进行平台设计，可以极大地简化程序开发过程，满足实际应用需求。比如在一款产品售后客户满意度的问卷分析工具设计过程中，数据采集主要通过本地获取方式完成，在导人调查问卷后，需要进行数据预处理工作，按照问题分类进行数据提取，并进行格式转换。然后利用预先构建的数据分析模型，开展数据分析评价工作，得出综合性评价结果。除了对当期数据进行图形化展示以外，还要对数据进行存储，随着产品改良的进行，分析客户满意度变化趋势，为产品设计工作提供参考依据。



在基于Python语言的数据分析平台设计过程中，首先应根据软件应用需求，搭建数据库和数据通道，方便数据的调取和利用。同时应设计优化的操作界面以及可视化展示模型，方便使用者对数据分析结果的观察和利用。在本次平台设计过程中，采用开源Python2.7完成编程工作，使用的类库和模块主要包括Ipython、NumPy、Matplotlib、os、Json、codes等。其中，开源Python2.7可在网络中直接下载，并通过pip下载类库和模块。



数据处理对象是调查问卷，可以将调查问卷中的数据结果存