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.