關于Python在大數據挖掘和分析中的運用探討

薄楊 山東科技大學

前言：在當今的各項活動中，大數據都已經成為關鍵的組成部分，通過計算機、互聯網就能夠掌握大量的數據。同時，受“互聯網+”、物聯網經濟的影響，各個行業的數據，都呈現出“天文數字”的增長趨勢，所以需要重視對數據的采集。而在完成采集工作以后，還應該進行深入的挖掘、分析，利用數據指引未來的發展，以此來發揮數據的價值。在這一過程中，工作人員就可以將Python編程語言應用其中。

1. Python的功能特點分析

對于Python來說，其當前已經廣泛應用在了圖形用戶界面開發、網絡開發、游戲開發、Web全棧開發、數據庫開發等較為廣泛的領域之中。究其原因，Python的功能相對強大，能夠滿足不同工作的需求，其功能主要體現在以下幾方面：

（1）網絡爬蟲。通過Python自帶的框架，能夠獲得網站信息、網頁內容，然后采用正則表達式，對所需的數據進行分析與提取。

（2）網絡開發。在Python的內部，存在很多較為常見的網絡協議庫，所以其能夠作為一個網絡編程工具，參與到相關的開發工作中。

（3）GUI開發。利用Tkinter，Python能夠在很短的時間內，完成GUI應用程序的創建，也能夠與Java形成Jython庫。

（4）游戲開發。采用Python的編程方式，能夠提高游戲開發的便捷性。其中，游戲會員登錄注冊的系統、戰斗攻防系統、交換游戲裝備系統等，都是通過Python進行編程設計的[1]。

（5）人工智能。在當前的社會中，很多不同的智能項目，也需要Python參與到設計、開發中，如微軟的小冰、谷歌的“阿爾法狗”與無人駕駛、蘋果的Siri、百度大腦、IBM的WATSON等。

（6）物聯網終端。實際上，Python的功能，還體現在很多不同的方面，其中最為大眾熟知的，如阿里巴巴、新浪、163、臉書、YouTube等。可以說，在當前的物聯網中，Python的應用無處不在，甚至美國銀行還利用Python，開發了基礎設施、新產品的接口，以此來對金融數據進行實時處理。基于這樣的方式，能夠在發揮Python價值的同時，進一步推動物聯網終端的升級、發展。

2. Python在大數據挖掘和分析中的運用

結合上文對Python功能的分析，能夠發現其適合應用在大數據挖掘、分析之中。在大數據時代中，能夠利用數據分析，得到很多有價值的信息，以此來更加充分的發揮大數據的關鍵性作用，為相關工作的進展，提供更具價值的參考。具體來說，Python在大數據挖掘、分析中的應用，主要體現在其自身的性能上，其相關內容如下：

2.1 數據挖掘能力

與傳統的數據處理、制圖、計算的軟件R語言相比，Python編程語言具有很多實際的產品建構功能。對于工作人員來說，Python的學習難度相對較小，同時在編程語言中，其排名順序也在不斷的提升。例如：在統計分析的工作中，Python的排名已經超過了R語言。根據數據挖掘咨詢網站的調查，能夠發現在2016年期間，使用R語言的人員較多；而到了2017年，使用Python的人員數量，已經遠遠超過了使用R語言的人數。也就是說，經過Python的發展，很多人都加深了對Python的認識，所以成為數據科學、數據分析的重要方式。

在R語言使用人數不斷下降的基礎上，Python的使用人數也在不斷的提升。而這樣的方式，為很多數據挖掘的工作人員，提供了全新發展方向。究其原因，Python編程語言，其自身的數據挖掘能力較高，能夠基于自動化方式、智能技術等，減少工作人員在數據挖掘中的工作量。而這樣的優勢，不僅可以提高數據挖掘的質量，還能夠提高數據挖掘的全面性等，滿足其具體工作的需求。同時，在完成數據挖掘以后，還能夠在不切換Python的前提下，對其進行數據分析，在這一基礎上，可以充分發揮大數據的時效性，進而適應社會的發展趨勢。

2.2 數據分析庫

對于Python來說，其數據分析庫的功能，在當前的社會發展中，是較為全面的編程工具，能夠滿足數據分析的需求。所以，這一功能為Python在大數據挖掘、分析中的運用，奠定了基礎。在Python中，使用頻率較高的數據分析庫，分別是Numpy、pandas。其前者主要適用于矩陣、數組的分析，操作較為便捷，能夠在科學領域中實現計算；后者分為Series、DataFrame（數據框）兩類。在數據框中，內置了很多標準的數據模型，便于處理大型的數據。例如：如果需要處理其幾千萬行的CVS數據，若是使用字典處理，基本需要2分鐘的時間，而使用Python進行處理，則只需要不到10秒的時間。也就是說，利用Python對數據進行分析，能夠縮短工作的時間，提高工作的效率，并保證數據分析結果的有效性。

在掌握Python數據分析庫的使用方法以后，Python將會成為當前大數據分析的最佳方式。除了上述的庫之外，Python還有神經網絡、人工智能等資源方式。同時一些服務器平臺，也能夠實現C語言、Python的兼容，所以不同的庫工具，能夠為工作人員提供跨平臺的服務，以此來減少數據分析的成本。不僅如此，運用Python進行數據分析，還能夠基于其強大的分析功能，對數據進行收集、整理、分析、展示，并且是在同一個Python中完成。基于這一功能，可以在很大程度上，避免在數據分析中，切換開發程序的繁瑣的步驟，以此來簡化工作的內容、方式，而這在數據分析中發揮著重要的作用。

2.3 程序包與平臺

就Python來說，其主要的技術支撐，就是PyPI。這一技術，就是Python模塊、腳本的資源庫，同時其內部的資源豐富，甚至可以被程序進行直接調用。除此之外，將Python運用在大數據挖掘、分析中，其豐富的數據交流社區，也是其中關鍵性的功能之一，其中包含很多使用指南、使用教程、文檔等，供相關的工作人員進行參考。實際上，Python屬于開源性質的，經過長時間的設計、開發以及完善，能夠在Windows、Macos、Linux等平臺中，實現穩定的跨平臺運行。

為了實現大數據挖掘、分析的目的，當前的市場中需要更加專業的Python人員，以此來將更多的時間應用在數據挖掘、分析工作中，將學習Python的時間縮至最短，進而能夠減少數據挖掘、分析的成本。將Python應用在大數據的挖掘、分析之中，能夠很便捷的實現數據的可視化。也就是說，通過Python能夠更加便捷的創作3D圖表、2D圖表等。在seaborn、matplolib兩個專屬庫的基礎上，只要完成簡單的Python代碼編寫，就能夠將可視化的結果輸出，進而更加便于工作人員發現數據的價值，不斷優化相關的工作，實現大數據挖掘、分析的目的。

結語：綜上所述，在大數據的挖掘、分析中，將Python應用其中，能夠在很大程度上，提高相關工作的便捷性。具體來說，Python自身有著較強的數據挖掘能力，同時數據分庫的功能性、實用性較強，加之其能夠實現跨平臺的運轉，所以可以充分發揮計算機編程的重要作用。通過本文的分析能夠發現，將Python應用在大數據挖掘、分析中，具有較強的可行性。