Участник Skolkovo

Python — один из самых популярных языков программирования для аналитики данных благодаря множеству полезных библиотек и фреймворков. Эти инструменты помогают быстро и эффективно обрабатывать, анализировать и визуализировать данные, что делает Python отличным выбором для профессионалов в области аналитики. В этой статье мы рассмотрим топ-9 библиотек для аналитики на Python, которые помогут вам начать и продвинуться в этой области.

Любите работать с данными?

Python — лишь один из инструментов анализа данных. На курсе «Аналитик данных» от Changellenge >> Education вы сможете освоить ключевые навыки дата-аналитика и подготовиться к старту в этой профессии за 8 месяцев

Библиотеки Python предоставляют аналитикам готовые функции и инструменты для выполнения различных задач, экономя время и усилия. Без них анализ данных был бы гораздо сложнее и дольше, так как пришлось бы писать весь код с нуля. В аналитике данных библиотеки предлагают инструменты для обработки, визуализации и моделирования данных, что ускоряет процесс анализа и помогает сосредоточиться на интерпретации результатов.

Подключение библиотек происходит в два этапа:

!pip install numpy

1. Установка библиотеки. Пример команды для библиотеки Numpy:

Библиотеку нужно устанавливать только один раз. В облачных сервисах, таких как Google Colab, большинство популярных библиотек уже предустановлены.

import numpy as np

2. Импорт библиотеки. Пример команды для библиотеки Numpy:

Импортировать библиотеку нужно каждый раз при создании или открытии рабочего файла (ноутбука).

Теперь давайте рассмотрим основные библиотеки, которые должны быть в арсенале каждого аналитика.

Комментарий от Валентина Борисова, Senior Data Analyst (Ozon Tech) и эксперта Changellenge >> Education:

Не каждую из описанных библиотек аналитик будет использовать в своей работе каждый день. Всё зависит от специфики работы аналитика: те, кто работает с финансовыми показателями, будут чаще решать задачи прогнозирования с помощью prophet, продуктовые аналитики будут чаще проверять гипотезы с помощью statsmodels, а те, кто больше приближен к Data Science, будут чаще использовать sklearn.

Pandas — это одна из самых популярных библиотек Python для работы с данными. Она предоставляет структуры данных, похожие на таблицы в Excel, которые позволяют легко работать с данными: фильтровать, объединять и преобразовывать их. Например, если у вас есть данные о продажах компании за несколько лет, Pandas поможет вам быстро загрузить эти данные, очистить и проанализировать их, чтобы выявить тренды и закономерности. Вы можете сгруппировать данные по месяцам и вычислить средний объем продаж для каждого месяца.

Пример использования библиотеки от Серафима Фролкина, инженера/архитектора данных (VK) и эксперта Changellenge >> Education:

import pandas as pd

Чтобы использовать Pandas, нужно импортировать её в коде следующим образом:

Например, у нас есть данные, которые можно получить через API-запросы и положить в файл формата csv, предварительно очистив их от дубликатов, метаколонок и прочего мусора. Вот здесь нам и приходит на помощь Pandas, чтобы, получив данные из API, преобразовывать их в рамках табличного формата, а также функций, которые позволят корректно выполнить процессинг данных, записав в csv-формат.

Numpy — это библиотека для работы с массивами чисел и математическими операциями. Она очень удобна для проведения математических вычислений с большими объемами данных. Основное преимущество Numpy — высокая скорость обработки данных. Например, если вам нужно проанализировать данные о температуре, такие как средние значения и стандартные отклонения, Numpy поможет сделать это быстро и эффективно.

Numpy также полезен для анализа финансовых данных, например, для расчета корреляции между различными активами в портфеле инвестиций.

import numpy as np

Чтобы использовать Numpy, нужно импортировать её в коде следующим образом:

Matplotlib — это стандартная библиотека для создания графиков в Python. С ее помощью можно создавать разнообразные графики, такие как линейные графики, гистограммы и диаграммы рассеяния. Matplotlib позволяет настроить графики по своему усмотрению, что делает их удобными для отчетов и презентаций. Например, можно изменить цвет и стиль линий, добавить заголовки, метки осей и легенды, а также настроить размеры и шрифты. Также Matplotlib позволяет экспортировать графики в различные форматы, такие как PNG или PDF, что упрощает их интеграцию в документы и презентации.

Пример использования библиотеки от эксперта Серафима Фролкина, инженер/архитектора данных (VK), и эксперта Changellenge >> Education:

import matplotlib as plt

Чтобы использовать Matplotlib, нужно импортировать её в коде следующим образом:

Что касается Matplotlib, то он в моей карьере послужил способом визуализации данных, когда заказчик не воспринимал BI-системы, а также хотел «что-то эдакое, что не Excel». Да, и такие заказчики тоже бывают. Используя функционал Matplotlib, я построил дашборд из гистограмм, линейного графика и пайчартов отчет по уволенным сотрудникам

Seaborn — это библиотека для создания красивых и информативных графиков на основе Matplotlib. Она упрощает процесс визуализации сложных наборов данных и предоставляет готовые темы и палитры цветов для создания эстетически приятных графиков.

Например, можно в одну строку кода создать матрицу графиков (pairplot) для исследования взаимосвязей между ценой, количеством продаж и временем суток, выявляя их влияние на спрос. Или же быстро визуализировать корреляцию с помощью тепловой карты (heatmap). В отличие от Matplotlib, Seaborn автоматически обрабатывает форматирование, что упрощает процесс.

import seaborn as sns

Чтобы использовать Seaborn, нужно импортировать её в коде следующим образом:

Plotly — это библиотека для создания интерактивных графиков. Она позволяет создавать динамичные графики, которые можно легко встроить в веб-приложения и отчеты. Plotly поддерживает множество типов графиков, включая 3D-графики, географические карты и анимации. Например, можно создать интерактивную карту, показывающую распределение выручки по регионам.

import plotly.express as px

Чтобы использовать Plotly, нужно импортировать её в коде следующим образом:

Scipy — это библиотека для научных и технических вычислений, которая расширяет возможности Numpy и предоставляет инструменты для выполнения задач, таких как линейная алгебра, оптимизация, интеграция и интерполяция. Однако аналитики чаще сосредотачиваются на практических аспектах анализа данных, таких как проверка гипотез или прогнозирование временных рядов. Например, Scipy может помочь в проведении статистических тестов, оптимизации параметров моделей или решении систем линейных уравнений, что особенно полезно в задачах, связанных с машинным обучением.

from scipy import stats

Чтобы использовать Scipy, нужно импортировать её в коде следующим образом:

Statsmodels — это библиотека для статистического анализа и тестирования гипотез, которая часто применяется для проведения А/Б-тестов. Например, если нужно проанализировать результаты маркетинговой кампании.

import statsmodels.api as sm

Чтобы использовать Statsmodels, нужно импортировать её в коде следующим образом:

Sklearn, или scikit-learn, — это библиотека для машинного обучения. Она включает множество алгоритмов для классификации, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности.

Например, если нужно построить модель для прогнозирования оттока клиентов, Sklearn предоставит все необходимые инструменты. Можно обучить модель на данных о клиентах и использовать ее для прогнозирования вероятности оттока в будущем.

Sklearn также полезен для анализа текстовых данных. Например, можно использовать эту библиотеку для создания модели, которая классифицирует отзывы пользователей на позитивные и негативные, что поможет компании улучшить свою продукцию и услуги.

import sklearn

Чтобы использовать Sklearn, нужно импортировать её в коде следующим образом:

Prophet — это библиотека для прогнозирования временных рядов. Она проста в использовании и подходит для моделирования данных с сезонностью и другими регулярными паттернами. Например, можно спрогнозировать будущие объемы трафика на веб-сайт на основе прошлых данных с помощью Prophet.

from prophet import Prophet

Чтобы использовать Prophet, нужно импортировать её в коде следующим образом:

Changellenge >> Education

Методист

На курсе «Аналитик данных» от Changellenge >> Education вы освоите ключевые навыки дата-аналитика и получите реальный опыт решения практических задач и бизнес-кейсов за 8 месяцев