本文目录一览：
- 1、人工智能为什么要用Python？
- 2、Python数据分析案例-药品数据分析案例
- 3、在网上学习Python开发需要多久？
- 4、请问怎么学习Python？
- 5、Python数据分析案例-药店销售数据分析
人工智能为什么要用Python？
人工智能的核心算法是完全依赖于C/C++的,而且Python历史上也一直都是科学计算和数据分析的重要工具。Python虽然是脚本语言,但是因为容易学,迅速成为科学家的工具(MATLAB等也能搞科学计算,但是软件要钱,且很贵),从而积累了大量的工具库、架构,人工智能涉及大量的数据计算...
Python数据分析案例-药品数据分析案例
最近学习了python数据分析的一些基础知识，有numpy,pandas,matplotlib等，找了一个药品数据分析的小项目练一下手。
数据分析的步骤一般可以分为6个：
1，明确分析的目的
2，数据准备
3，数据清洗
4，数据分析
5，数据可视化
6，分析报告
数据分析的目的：
通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的药品等。
数据准备
数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。
通过数据的基本信息可以看出来，总行数6578，但是社保卡号只有6576，其他行只有6577行，说明存在缺失值，这些将在数据清洗中进行处理。
数据清洗
数据清洗过程一般包括：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序及异常值处理等。
（1）选择子集
在我们获取到的数据中，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样就可以提高效率。但是这个案例数据列较少，可以忽略这一步。
（2）列名重命名
在数据分析过程中，有些列名和数据容易混淆或产生歧义，不利于数据分析，这时候需要把列名换成容易理解的名称，可以采用rename函数实现：
（3）缺失数据处理
通过查看基本信息可以推测“社保卡号”这列存在缺失值，如果不处理这些缺失值会干扰后面的数据分析结果。缺失数据常用的处理方式有：删除缺失值，一般用于少量缺失值，对整体数据影响不大的情况；平均值填充，对于数值型常用；算法填充等。在本次案例中缺失值商量很少，直接使用dropna函数删除缺失数据。
（4）数据类型转换
在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列需要浮点型（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换，可以使用astype()函数。
（5）异常值处理
查看数据的描述统计信息：我们可以看到最小值出现了负数，原因是销售数量的值为负数，需要将销售数量小于0的数据剔除掉。
数据分析及可视化
这里涉及到的数据可视化的部分并不多所以将数据分析和可视化结合起来，数据分析之前我们应该确定分析的指标。
（1）指标1：月均消费次数 计算：月均消费次数 = 总消费次数 / 月份数
（2）指标2：月均消费金额 计算：月均消费金额 = 总消费金额 / 月份数
（3）指标3：客单价 计算：客单价 = 总消费金额 / 总消费次数
（4）指标4：消费趋势
每天的消费金额分布情况：一横轴为时间，纵轴为实收金额画散点图。
结论：从散点图可以看出，每天消费金额在500以下的占绝大多数，个别天存在消费金额很大的情况。
月消费金额变化趋势，将销售时间按月聚合分组，然后求出分组后的累计金额，画出折线图。
结论：1月，4月，5月，6月的消费金额变化不大，基本持平，2月和3月金额较低，可能是受春节假期影响，部分外来居民回家了，7月份最低是因为数据不全造成的。
药品销售情况分析，对“商品名称”和“销售数量”这两列数据进行聚合为Series形式，方便后面统计。
结论：对于销售量排在前几位的药品，医院应该时刻关注，保证药品不会短缺而影响患者。
在网上学习Python开发需要多久？
不同培训学校有不同的培训周期，一般培训学校的学习周期为五个月;如果是自学的话，周期少则半年以上，多则一年半左右 ，综合个人的实际情况来决定,一般培训Python课程分为5个主要学习阶段，分别从Python核心编程、全栈开发、爬虫开发、人工智能、就业指导依次培训。
一般会用五周左右的时间学习Python核心编程，通过Python语言基础知识以及Linux相关知识的学习，了解什么是数据库，掌握Python的基础内容。第二阶段会用五周左右的时间学习全栈开发的内容，配合项目讲解新的内容，用真实的企业项目，使学员掌握真正的开发流程和技术。第三阶段是网络爬虫的学习，一般是3周左右。用Scrapy框架和MongoDB实现百万量数据的爬取；第四阶段是人工智能的学习了，大约需要六周。了解行业中流行的数据模型和算法，使用主流人工智能框架进行项目开发最后一阶段是就业指导，帮助学院修改简历，提供多方面的就业服务。千锋教育拥有多年Python培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，拥有国内一体化教学管理及学员服务，助力更多学员实现高薪梦想。
请问怎么学习Python？
这里整理了一份Python开发的学习路线，可按照这份大纲来安排学习计划~
第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
Python数据分析案例-药店销售数据分析
最近学习了Python数据分析的一些基础知识，就找了一个药品数据分析的小项目来练一下手。
数据分析的目的：
本篇文章中，假设以朝阳医院2018年销售数据为例，目的是了解朝阳医院在2018年里的销售情况，通过对朝阳区医院的药品销售数据的分析，了解朝阳医院的患者的月均消费次数，月均消费金额、客单价以及消费趋势、需求量前几位的药品等。
数据分析基本过程包括：获取数据、数据清洗、构建模型、数据可视化以及消费趋势分析。
数据准备
数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。
获取数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx(非真实数据) 提取码: 6xm2
导入原始数据
数据准备
数据是存在Excel中的，可以使用pandas的Excel文件读取函数将数据读取到内存中，这里需要注意的是文件名和Excel中的sheet页的名字。读取完数据后可以对数据进行预览和查看一些基本信息。
获取数据：朝阳医院2018年销售数据.xlsx(非真实数据) 提取码: 6xm2
导入原始数据
数据清洗
数据清洗过程包括：选择子集、列名重命名、缺失数据处理、数据类型转换、数据排序及异常值处理
（1）选择子集
在我们获取到的数据中，可能数据量非常庞大，并不是每一列都有价值都需要分析，这时候就需要从整个数据中选取合适的子集进行分析，这样能从数据中获取最大价值。在本次案例中不需要选取子集，暂时可以忽略这一步。
（2）列重命名
在数据分析过程中，有些列名和数据容易混淆或产生歧义，不利于数据分析，这时候需要把列名换成容易理解的名称，可以采用rename函数实现：
（3）缺失值处理
获取的数据中很有可能存在缺失值，通过查看基本信息可以推测“购药时间”和“社保卡号”这两列存在缺失值，如果不处理这些缺失值会干扰后面的数据分析结果。
缺失数据常用的处理方式为删除含有缺失数据的记录或者利用算法去补全缺失数据。
在本次案例中为求方便，直接使用dropna函数删除缺失数据，具体如下：
（4）数据类型转换
在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列需要浮点型（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换。
可以使用astype()函数转为浮点型数据：
在“销售时间”这一列数据中存在星期这样的数据，但在数据分析过程中不需要用到，因此要把销售时间列中日期和星期使用split函数进行分割，分割后的时间，返回的是Series数据类型：
此时时间是没有按顺序排列的，所以还是需要排序一下，排序之后索引会被打乱，所以也需要重置一下索引。
其中by:表示按哪一列进行排序，ascending=True表示升序排列，ascending=False表示降序排列
先查看数据的描述统计信息
通过描述统计信息可以看到，“销售数量”、“应收金额”、“实收金额”这三列数据的最小值出现了负数，这明显不符合常理，数据中存在异常值的干扰，因此要对数据进一步处理，以排除异常值的影响：
数据清洗完成后，需要利用数据构建模型（就是计算相应的业务指标），并用可视化的方式呈现结果。
月均消费次数 = 总消费次数 / 月份数（同一天内，同一个人所有消费算作一次消费）
月均消费金额 = 总消费金额 / 月份数
客单价 = 总消费金额 / 总消费次数
从结果可以看出，每天消费总额差异较大，除了个别天出现比较大笔的消费，大部分人消费情况维持在1000-2000元以内。
接下来，我销售时间先聚合再按月分组进行分析：
结果显示，7月消费金额最少，这是因为7月份的数据不完整，所以不具参考价值。
1月、4月、5月和6月的月消费金额差异不大.
2月和3月的消费金额迅速降低，这可能是2月和3月处于春节期间，大部分人都回家过年的原因。
d. 分析药品销售情况
对“商品名称”和“销售数量”这两列数据进行聚合为Series形式，方便后面统计，并按降序排序：
截取销售数量最多的前十种药品，并用条形图展示结果：
结论：对于销售量排在前几位的药品，医院应该时刻关注，保证药品不会短缺而影响患者。得到销售数量最多的前十种药品的信息，这些信息也会有助于加强医院对药房的管理。
每天的消费金额分布情况：一横轴为时间，纵轴为实收金额画散点图。
结论： 从散点图可以看出，每天消费金额在500以下的占绝大多数，个别天存在消费金额很大的情况。
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