資料科學方法論：擷取、匯入、探索與分析

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資料科學在當今商業環境中扮演著日益重要的角色，其核心價值在於從資料中萃取洞見，驅動商業決策。本文將深入探討資料科學方法論，並以 R 語言和 Python 為例，講解如何進行資料擷取、匯入、探索和分析。從網頁資料擷取到結構化資料的處理，涵蓋資料轉換、聚合、分組與統計分析等關鍵技術。這些技術的應用，能協助企業更有效地理解市場趨勢、顧客行為，進而最佳化商業策略，提升營運績效。

資料擷取與匯出

在資料分析中，能夠有效地擷取和匯出資料是一項非常重要的技能。以下將介紹如何使用R和Python進行資料擷取和匯出。

R語言

在R中，使用xpathSApply函式可以從HTML檔案中擷取資料。例如：

htmldata_1 <- xpathSApply(html, "//p", xmlValue)

這將從HTML檔案中擷取所有段落（p）的內容。

如果需要將擷取的資料合併成一個字串，可以使用paste函式：

htmldata_2 <- paste(htmldata_1, collapse = "\n")

這將將所有段落的內容合併成一個字串，以換行符（\n）作為分隔符。

匯出資料到CSV或文字檔案也很簡單。使用write.csv函式可以匯出資料到CSV檔案：

write.csv(c3_mydata_2, file = "output.csv")

而使用write.table函式可以匯出資料到文字檔案：

write.table(c3_mydata_2, file = "output.txt")

Python

在Python中，使用pip套件管理系統可以下載和安裝套件。如果您使用的是Python 3.4或更高版本，則可以直接使用pip安裝套件。

要匯入套件，可以使用import陳述式。例如：

import os

這將匯入os套件，該套件提供了許多有用的函式，包括用於設定工作目錄的chdir函式：

os.chdir("C:\\Desktop\\ANALYSIS\\")

這將設定工作目錄到指定的路徑。

要匯入資料，可以使用pandas套件。例如：

import pandas as pd

c3_mydata_1 = pd.read_csv("file_name.txt", header=0)

這將從指定的CSV檔案中匯入資料，假設檔案中有標題行。

圖表匯出

在R中，可以使用jpeg函式匯出圖表到JPEG檔案：

jpeg("output.jpg")
ggplot(c3_mydata_1, aes(x = City)) + geom_histogram(color = "black", fill = "#6495ED", binwidth = 2)
dev.off()

這將匯出圖表到指定的JPEG檔案中。

在Python中，可以使用matplotlib套件匯出圖表到各種格式的檔案，包括JPEG、PDF等。

看圖說話：

  graph LR
    A[資料擷取] --> B[資料匯出]
    B --> C[CSV檔案]
    B --> D[文字檔案]
    B --> E[圖表匯出]
    E --> F[JPEG檔案]
    E --> G[PDF檔案]

以上是資料擷取和匯出的簡要介紹。無論是R還是Python，都提供了方便的函式和套件來進行資料的擷取和匯出。

資料匯入與解析

在進行資料分析之前，首先需要將資料匯入Python環境中。Python提供了多種方式來匯入不同格式的資料，包括CSV檔、資料函式庫和HTML檔。

匯入CSV檔

使用pandas函式庫可以輕鬆匯入CSV檔。以下是匯入CSV檔的範例：

import pandas as pd

# 匯入CSV檔
mydata = pd.read_csv('Demographics.csv', header=0)

# 列印匯入的資料
print(mydata)

這會將Demographics.csv檔中的資料匯入到mydata變數中。

匯入資料函式庫

匯入資料函式庫中的資料需要使用特定的函式庫，例如PyMySQL。以下是匯入MySQL資料函式庫中的資料的範例：

import pymysql

# 連線到資料函式庫
conn = pymysql.connect(
    host='localhost',
    user='username',
    password='password',
    db='database'
)

# 執行SQL查詢
cur = conn.cursor()
cur.execute("SELECT * FROM sales_tbl")

# 取得查詢結果
rows = cur.fetchall()

# 列印查詢結果
for row in rows:
    print(row)

# 關閉連線
cur.close()
conn.close()

這會將sales_tbl表中的資料匯入到rows變數中。

匯入HTML檔

使用urllib.request函式庫可以匯入HTML檔。以下是匯入HTML檔的範例：

import urllib.request

# 匯入HTML檔
url = 'https://www.example.com'
resp = urllib.request.urlopen(url)
html = resp.read()

# 列印匯入的HTML
print(html)

這會將指定URL的HTML內容匯入到html變數中。

資料解析

使用re函式庫可以解析HTML內容，提取出特定的資料。以下是解析HTML內容的範例：

import re

# 定義正規表示式
pattern = r'<p>(.*?)</p>'

# 解析HTML內容
matches = re.findall(pattern, html)

# 列印解析出的資料
for match in matches:
    print(match)

這會將HTML內容中所有以<p>標籤包圍的文字提取出來。

探索資料：高科技理論與商業養成系統指引

在商業和個人發展中，資料探索是一個至關重要的步驟。透過對資料進行深入分析，可以獲得有價值的洞察力，幫助企業和個人做出明智的決策。在本章中，我們將探討如何使用R語言來探索資料，並介紹一些常用的函式和技術。

資料探索的重要性

資料探索是瞭解資料特徵和模式的過程。透過探索資料，可以發現有趣的趨勢、模式和關聯，這些資訊可以用於商業決策、市場分析和個人發展。資料探索的重要性在於它可以幫助企業和個人：

  • 獲得有價值的洞察力
  • 做出明智的決策
  • 提高商業績效
  • 最佳化個人發展

R語言中的資料探索

R語言是一種強大的統計分析工具，提供了多種函式和技術來探索資料。以下是一些常用的函式和技術：

  1. dim()：顯示資料集的維度，包括行數和列數。
  2. sapply()：顯示每個變數的型別。
  3. head()：顯示資料集的前幾行。
  4. summary()：顯示資料集的摘要統計，包括均值、標準差、最小值、最大值等。

資料聚合和分組

R語言提供了多種函式來進行資料聚合和分組，例如：

  • aggregate()：根據指定的變數對資料進行分組和聚合。
  • dplyr：是一個強大的資料操作套件，提供了多種函式來進行資料分組、篩選和聚合。

交叉表分析

交叉表分析是一種常用的技術，用於顯示兩個或多個變數之間的關聯。R語言提供了多種函式來進行交叉表分析，例如：

  • table()：建立一個交叉表，顯示兩個變數之間的關聯。
  • xtabs()：建立一個交叉表，顯示兩個變數之間的關聯，並提供了更多的控制選項。
看圖說話：
  graph LR
    A[資料探索] --> B[資料聚合]
    B --> C[交叉表分析]
    C --> D[資料視覺化]
    D --> E[機器學習]
    E --> F[預測分析]

在這個圖表中，我們可以看到資料探索是整個過程的起點，透過對資料進行深入分析，可以獲得有價值的洞察力，幫助企業和個人做出明智的決策。接下來，我們將繼續探討如何使用R語言來進行資料視覺化、機器學習和預測分析等。

資料分析與轉換

在進行資料分析時，瞭解資料的結構和內容是非常重要的。這可以透過各種方法來達成，例如使用 R 的 xtabs() 函式或 Python 的 np.shape()、info()、head() 和 describe() 函式。

資料概覽

使用 R 的 xtabs() 函式可以建立一個交叉表格，以便更好地瞭解資料的分佈。例如：

xtabs(~ City + Gender, data = c4_mydata_1)

這將建立一個交叉表格，顯示城市和性別之間的關係。

在 Python 中，可以使用 np.shape() 函式來取得資料的形狀，info() 函式來取得資料的概覽，head() 函式來取得資料的前幾行，describe() 函式來取得資料的統計摘要。例如：

import numpy as np

np.shape(c4_mydata_1)
c4_mydata_1.info()
c4_mydata_1.head()
c4_mydata_1.describe()

資料分組與統計

使用 groupby() 函式可以將資料分組，並計算每個分組的統計值。例如：

grouped = c4_mydata_1.groupby('City')
grouped.describe()

這將建立一個分組的統計摘要，顯示每個城市的平均值、標準差等。

資料轉換

使用 CAST 函式可以將資料從一個型別轉換為另一個型別。例如：

SELECT CAST(customer_id AS DECIMAL(10, 2)) AS customer_id_new
FROM retail_db.sales_tbl;

這將將 customer_id 欄位從整數型別轉換為小數型別，並命名為 customer_id_new。

資料聚合

使用 SUM 函式可以計算每個分組的總和。例如：

SELECT Region, SUM(Sales) AS sales_by_region
FROM retail_db.sales_tbl
GROUP BY Region;

這將計算每個地區的總銷售額，並命名為 sales_by_region。

資料計數

使用 COUNT 函式可以計算每個分組的記錄數。例如：

SELECT COUNT(DISTINCT Customer_ID) AS nbr_customers
FROM retail_db.sales_tbl;

這將計算每個客戶 ID 的唯一記錄數，並命名為 nbr_customers。

資料平均值

使用 AVG 函式可以計算每個分組的平均值。例如：

SELECT Region, CAST(AVG(Sales) AS DECIMAL(10, 2)) AS avg_sales_by_region
FROM retail_db.sales_tbl
GROUP BY Region;

這將計算每個地區的平均銷售額，並命名為 avg_sales_by_region。

從資料擷取、匯入、解析到分析與轉換的全面檢視顯示，資料驅動的商業決策和個人發展已成為不可逆的趨勢。分析段落中提到的R語言和Python工具，以及SQL在資料函式庫操作上的應用，都展現了現代資料分析的多元導向。挑戰在於如何有效整合這些技術，並將資料洞察轉化為可執行的策略。前瞻段落中隱約提到的資料視覺化、機器學習和預測分析，正預示著未來商業與個人發展更深層次的資料應用。玄貓認為，掌握這些資料分析核心技能，並持續學習新興技術，將是未來長官者和個人精進的關鍵所在。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。