Phân tích dữ liệu với Python: ứng dụng với data analysis cơ bản

1. Khai thác dữ liệu

Thông thường nhà phân tích dữ liệu sẽ sử dụng các thư viện như Scrapy và BeautifulSoup để khai thác dữ liệu dựa vào Python. Cụ thể:

- Scrapy thường được sử dụng cho mục đích xây dựng và thu thập thông tin trên web một cách nhanh chóng, đơn giản. Các ứng dụng chính của Scrapy gồm: web scraping, trích xuất dữ liệu và các dạng thông tin, sau đó sử dụng các dữ liệu này để đưa ra quyết định. 

- BeautifulSoup là một thư viện Python dùng để lấy dữ liệu ra khỏi file HTML và XML. Người dùng có thể thu thập dữ liệu sẵn có trên một số trang web không có CSV hoặc API thích hợp và BeautifulSoup có thể giúp họ thu thập những dữ liệu đó, sau đó sắp xếp thành hình dạng theo yêu cầu. 

2. Xử lý dữ liệu và mô hình hoá

Python cung cấp hai thư viện chính để xử lý dữ liệu đó là Pandas và NumPy. Trong đó:

- Pandas cung cấp cho chúng ta một số công cụ hữu ích nhất để khám phá, làm sạch và phân tích dữ liệu. Với Pandas, lập trình viên có thể dễ dàng, nhanh chóng chỉnh sửa, tổng hợp và trực quan hoá dữ liệu. Thư viện này cho phép chúng ta thao tác với các bảng số và chuỗi thời gian bằng cách sử dụng các cấu trúc và phép toán dữ liệu. 

- NumPy là thư viện được ứng dụng chủ yếu trong phân tích dữ liệu, tính toán khoa học và khoa học dữ liệu. Thư viện này hỗ trợ việc tính toán các mảng đa chiều, có kích thước lớn và là một trong số thư viện khoa học dữ liệu chủ chốt trong Python. Ngoài ra, NumPy còn đặc biệt hữu ích khi thực hiện các hàm liên quan tới đại số tuyến tính.

3. Trực quan hoá dữ liệu

Trực quan hoá dữ liệu là việc trình bày thông tin định lượng (những danh sách các chữ số dài) dưới dạng đồ thị, giúp người xem dễ hiểu và xử lý hơn. Hai thư viện hỗ trợ được sử dụng rộng rãi để trực quan hoá dữ liệu Python chính là Matplotlib và Seaborn. Trong đó:

- Matplotlib cho phép người dùng tạo biểu đồ nhiều dạng, đồ thị theo thời gian và những đồ thị thông số chuyên nghiệp khác. Với Matplotlib, người dùng có thể tùy chỉnh mọi khía cạnh của số liệu, và thư viện này cũng sở hữu nhiều tính năng tương tác như phóng to/thu nhỏ. lên kế hoạch và lưu biểu đồ dưới dạng đồ hoạ. 

- Seaborn là thư viện mở rộng được xây dựng trên nền tảng Matplotlib, giúp cho người dùng dễ dàng trực quan hoá dữ liệu chỉ qua một vài bước đơn giản. Với Seaborn, ta có thể thực hiện mọi tác vụ thống kê quan trọng, giúp tạo ra các biểu đồ tóm lược đầy đủ thông tin. 

1. Ưu điểm

- Python khá dễ học: Python là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học nhất, do cú pháp rõ ràng, dễ đọc phù hợp với người mới bắt đầu. Python không có cú pháp phức tạp như các ngôn ngữ cấp cao khác như C hay C+. Chính vì vậy mà người học có thể nhanh chóng áp dụng vào các dự án thực tế khi phân tích dữ liệu với Python. 

- Khả năng ứng dụng rộng rãi, linh hoạt: Phân tích dữ liệu với Python trở nên phổ biến hơn bởi vì ngôn ngữ này được sử dụng trong nhiều lĩnh vực và dự án khác nhau. Các kỹ sư, nhà khoa học hay toán học đều có thể dùng ngôn ngữ này để hoàn thành các công việc của họ.

- Nhiều loại thư viện: Các thư viện này đều được sử dụng miễn phí nên sẽ tiết kiệm được chi phí ngân sách phân tích dữ liệu. Thư viện này cũng đang được phát triển và nâng cấp thêm nhiều những tính năng cần thiết khác để giúp Data Analyst làm việc dễ dàng hơn với nguồn dữ liệu khổng lồ.

- Python có cộng đồng lập trình viên vô cùng lớn: Học code không chỉ yêu cầu được đào tạo bài bản mà còn đòi hỏi quá trình tự học và tự nghiên cứu rất nhiều. Nhưng với những người mới bắt đầu, rất khó để tự tìm hiểu khi không có người hướng dẫn, giải đáp thắc mắc. Vì vậy, trong quá trình tự học, bất cứ lúc nào bạn cảm thấy khó khăn, muốn học hỏi thêm kinh nghiệm hoặc tìm tài liệu thì có thể tham gia vào các nhóm, cộng đồng ngôn ngữ Python để được giao lưu và học hỏi kinh nghiệm từ những người đi trước. 

2. Nhược điểm

Không thể phủ nhận, Python tương đối dễ học đối với người mới bắt đầu, thế nhưng ngôn ngữ này cũng có những hạn chế nhất định như:

- Giới hạn tốc độ: Vì là ngôn ngữ thông dịch, nên tốc độ của Python sẽ chậm hơn so với những ngôn ngữ khác. Mặc dù đã được cải thiện và tối ưu hóa trong vài năm trở lại đây nhưng so với C, C++ thì tốc độ vẫn là nhược điểm lớn nhất của Python.

- Tiêu thụ bộ nhớ: Python có mức tiêu thụ bộ nhớ rất cao thế nên đây không phải là ngôn ngữ được lựa chọn hàng đầu cho những tác vụ đòi hỏi nhiều bộ nhớ. 

- Không có nguồn gốc từ môi trường di động: Python không có nguồn gốc từ di động và nó được một số lập trình viên coi là ngôn ngữ yếu cho điện thoại di động. Hai phần mềm 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 tính năng bổ sung.

1. Bước 1: Thiết lập môi trường Python

Để thiết lập môi trường Python, bạn cần thực hiện các bước sau:

- Tải xuống và cài đặt Python: Truy cập trang web chính thức của Python (https://www.python.org/downloads/) để tải xuống phiên bản mới nhất của Python. Sau khi tải xuống, chạy chương trình cài đặt và làm theo hướng dẫn trên màn hình để hoàn thành quá trình cài đặt.

- Cài đặt trình quản lý gói: Trình quản lý gói là một công cụ quản lý các gói và thư viện Python. Có hai trình quản lý gói phổ biến là pip và conda. Nếu bạn chọn sử dụng pip, bạn có thể cài đặt nó bằng cách chạy lệnh sau trong Command Prompt hoặc Terminal:

python -m ensurepip --default-pip

- Cài đặt các thư viện Python: Python có một loạt các thư viện và gói mở rộng để phục vụ cho các nhu cầu khác nhau trong phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Bạn có thể cài đặt các thư viện này bằng pip hoặc conda. Ví dụ, để cài đặt thư viện Pandas, hãy chạy lệnh sau trong Command Prompt hoặc Terminal:

pip install pandas

- Cài đặt trình biên dịch mã: Để chạy các chương trình Python, bạn cần một trình biên dịch mã. Có nhiều trình biên dịch mã khác nhau như IDLE, PyCharm, Jupyter Notebook, v.v. Bạn có thể tải xuống và cài đặt trình biên dịch mã theo sở thích của mình.

Sau khi hoàn thành các bước trên, bạn đã thiết lập môi trường Python thành công. Bây giờ bạn có thể bắt đầu viết và chạy các chương trình Python trên máy tính của mình.

2. Bước 2: Phân tích dữ liệu bằng Python

- Phân tích dữ liệu với NumPy và Pandas: NumPy và Pandas là các thưc viện Python được sử dụng để làm việc với dữ liệu số và dữ liệu bảng. NumPy cung cấp các hàm toán học và thống kê để xử lý dữ liệu số, trong khi Pandas cung cấp các công cụ để xử lý và phân tích dữ liệu bảng. Ví dụ, để tính giá trung bình của một cột trong một bảng dữ liệu, bạn có thể sử dụng hàm mean của Pandas:

import pandas as pd
data = pd.read_CSV("data.csv")
mean = data["column_name"].mean()

- Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn: Matplotlib và Seaborn là các thư viện Python được sử dụng để tạo ra các biểu đồ và đồ thị để trực quan hóa dữ liệu. Ví dụ, để tạo biểu đồ đường của một chuỗi thời gian, bạn có thể sử dụng hàm plot của Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
time = [1, 2, 3, 4, 5]
values = [10, 8, 6, 4, 2]
plt.plot(time, values)
plt.show()

- Phân tích dữ liệu với Scikit-learn: Scikit-learn là một thư viện Python được sử dụng để phân tích dữ liệu và học máy. Nó cung cấp các công cụ để phân tích, trích xuất đặc trưng từ dữ liệu và các mô hình học máy để huân luyện, dự đoán dữ liệu. Ví dụ, để huấn luyện một mô hình phân loại đơn giản, bạn có thể sử dụng mô-đun LinearSVC của Scrikit-learn:

from sklearn.svm import LinearSVC
x = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = LinearSVC(random_state=0, tol=1e-5)
clf.fit(x, y)

Có hơn 700 ngôn ngữ lập trình trên thế giới hiện nay. Thế nhưng phân tích dữ liệu với Python vẫn đang được sử dụng phổ biến tại các doanh nghiệp do ngôn ngữ lập trình này tương đối dễ học và có đa dạng các thư viện hỗ trợ. Vì vậy, để có thể bắt đầu gia nhập ngành Data Analyst, điều đầu tiên các fresher cần phải có chính là trau dồi chuyên môn và thành thạo cách sử dụng các ngôn ngữ lập trình cơ bản.