关于Python在大数据挖掘和分析中的运用探讨

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关于Python 在大数据挖掘和分析中的运用探讨

薄杨 山东科技大学

摘要:在大数据时代的背景下,数据挖掘、数据分析的方式,也随之诞生,其中Python 作为高级的编程语言,其在大数据挖掘、分析中,有着更加独特的优势。基于二者之间的关系,本文将详细阐述Python 的功能特点,同时从不同的角度入手,深入探究Python 在大数据挖掘、分析中的运用方式。基于本文的分析,其目的就是充分发挥Python 语言的优势,优化数据挖掘、数据分析的相关工作。

关键词:Python 大数据 数据挖掘 数据分析

前言:在当今的各项活动中,大数据都已经成为关键的组成部分,通过计算机、互联网就能够掌握大量的数据。同时,受“互联网+”、物联网经济的影响,各个行业的数据,都呈现出“天文数字”的增长趋势,所以需要重视对数据的采集。而在完成采集工作以后,还应该进行深入的挖掘、分析,利用数据指引未来的发展,以此来发挥数据的价值。在这一过程中,工作人员就可以将Python 编程语言应用其中。

1. Python 的功能特点分析

对于Python 来说,其当前已经广泛应用在了图形用户界面开发、网络开发、游戏开发、Web 全栈开发、数据库开发等较为广泛的领域之中。究其原因,Python 的功能相对强大,能够满足不同工作的需求,其功能主要体现在以下几方面:

(1)网络爬虫。通过Python 自带的框架,能够获得网站信息、网页内容,然后采用正则表达式,对所需的数据进行分析与提取。

(2)网络开发。在Python 的内部,存在很多较为常见的网络协议库,所以其能够作为一个网络编程工具,参与到相关的开发工作中。

(3)GUI 开发。利用Tkinter,Python 能够在很短的时间内,完成GUI 应用程序的创建,也能够与Java 形成Jython 库。

(4)游戏开发。采用Python 的编程方式,能够提高游戏开发的便捷性。其中,游戏会员登录注册的系统、战斗攻防系统、交换游戏装备系统等,都是通过Python 进行编程设计的[1]。

(5)人工智能。在当前的社会中,很多不同的智能项目,也需要Python 参与到设计、开发中,如微软的小冰、谷歌的“阿尔法狗”与无人驾驶、苹果的Siri、百度大脑、IBM 的WATSON 等。

(6)物联网终端。实际上,Python 的功能,还体现在很多不同的方面,其中最为大众熟知的,如阿里巴巴、新浪、163、脸书、YouTube 等。可以说,在当前的物联网中,Python 的应用无处不在,甚至美国银行还利用Python,开发了基础设施、新产品的接口,以此来对金融数据进行实时处理。基于这样的方式,能够在发挥Python 价值的同时,进一步推动物联网终端的升级、发展。

2. Python 在大数据挖掘和分析中的运用

结合上文对Python 功能的分析,能够发现其适合应用在大数据挖掘、分析之中。在大数据时代中,能够利用数据分析,得到很多有价值的信息,以此来更加充分的发挥大数据的关键性作用,为相关工作的进展,提供更具价值的参考。具体来说,Python 在大数据挖掘、分析中的应用,主要体现在其自身的性能上,其相关内容如下:2.1 数据挖掘能力

与传统的数据处理、制图、计算的软件R 语言相比,Python 编程语言具有很多实际的产品建构功能。对于工作人员来说,Python 的学习难度相对较小,同时在编程语言中,其排名顺序也在不断的提升。例如:在统计分析的工作中,Python 的排名已经超过了R 语言。根据数据挖掘咨询网站的调查,能够发现在2016年期间,使用R 语言的人员较多;而到了2017年,使用Python 的人员数量,已经远远超过了使用R 语言的人数。也就是说,经过Python 的发展,很多人都加深了对Python 的认识,所以成为数据科学、数据分析的重要方式。

在R 语言使用人数不断下降的基础上,Python 的使用人数也在不断的提升。而这样的方式,为很多数据挖掘的工作人员,提供了全新发展方向。究其原因,Python 编程语言,其自身的数据挖掘能力较高,能够基于自动化方式、智能技术等,减少工作人员在数据挖掘中的工作量。而这样的优势,不仅可以提高数据挖掘的质量,还能够提高数据挖掘的全面性等,满足其具体工作的需求。同时,在完成数据挖掘以后,还能够在不切换Python 的前提下,对其进行数据分析,在这一基础上,可以充分发挥大数据的时效性,进而适应社会的发展

趋势。

2.2 数据分析库

对于Python 来说,其数据分析库的功能,在当前的社会发展中,是较为全面的编程工具,能够满足数据分析的需求。所以,这一功能为Python 在大数据挖掘、分析中的运用,奠定了基础。在Python 中,使用频率较高的数据分析库,分别是Numpy、pandas。其前者主要适用于矩阵、数组的分析,操作较为便捷,能够在科学领域中实现计算;后者分为Series、DataFrame (数据框)两类。在数据框中,内置了很多标准的数据模型,便于处理大型的数据。例如:如果需要处理其几千万行的CVS 数据,若是使用字典处理,基本需要2分钟的时间,而使用Python 进行处理,则只需要不到10秒的时间。也就是说,利用Python 对数据进行分析,能够缩短工作的时间,提高工作的效率,并保证数据分析结果的有效性。

在掌握Python 数据分析库的使用方法以后,Python 将会成为当前大数据分析的最佳方式。除了上述的库之外,Python 还有神经网络、人工智能等资源方式。同时一些服务器平台,也能够实现C 语言、Python 的兼容,所以不同的库工具,能够为工作人员提供跨平台的服务,以此来减少数据分析的成本。不仅如此,运用Python 进行数据分析,还能够基于其强大的分析功能,对数据进行收集、整理、分析、展示,并且是在同一个Python 中完成。基于这一功能,可以在很大程度上,避免在数据分析中,切换开发程序的繁琐的步骤,以此来简化工作的内容、方式,而这在数据分析中发挥着重要的作用。2.3 程序包与平台

就Python 来说,其主要的技术支撑,就是PyPI。这一技术,就是Python 模块、脚本的资源库,同时其内部的资源丰富,甚至可以被程序进行直接调用。除此之外,将Python 运用在大数据挖掘、分析中,其丰富的数据交流社区,也是其中关键性的功能之一,其中包含很多使用指南、使用教程、文档等,供相关的工作人员进行参考。实际上,Python 属于开源性质的,经过长时间的设计、开发以及完善,能够在Windows、Macos、Linux 等平台中,实现稳定的跨平台运行。

为了实现大数据挖掘、分析的目的,当前的市场中需要更加专业的Python 人员,以此来将更多的时间应用在数据挖掘、分析工作中,将学习Python 的时间缩至最短,进而能够减少数据挖掘、分析的成本。将Python 应用在大数据的挖掘、分析之中,能够很便捷的实现数据的可视化。也就是说,通过Python 能够更加便捷的创作3D 图表、2D 图表等。在seaborn、matplolib 两个专属库的基础上,只要完成简单的Python 代码编写,就能够将可视化的结果输出,进而更加便于工作人员发现数据的价值,不断优化相关的工作,实现大数据挖掘、分析的目的。

结语:综上所述,在大数据的挖掘、分析中,将Python 应用其中,能够在很大程度上,提高相关工作的便捷性。具体来说,Python 自身有着较强的数据挖掘能力,同时数据分库的功能性、实用性较强,加之其能够实现跨平台的运转,所以可以充分发挥计算机编程的重要作用。通过本文的分析能够发现,将Python 应用在大数据挖掘、分析中,具有较强的可行性。

参考文献

[1]何胜,冯新翎,武群辉,熊太纯,李仁璞.基于用户行为建模和大数

据挖掘的图书馆个性化服务研究[J].图书情报工作,2017,61(01):40-46.[2]万祥,胡念苏,韩鹏飞,张海石,黎师祺.大数据挖掘技术应用于汽轮机组运行性能优化的研究[J].中国电机工程学报,2016,36(02):459-467.

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