这篇文章将为大家详细讲解有关python数据分析的流程步骤，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

下面是用python进行数据分析的一般步骤：

一：数据抽取

从外部源数据中获取数据

保存为各种格式的文件、数据库等

使用Scrapy爬虫等技术

二：数据加载

从数据库、文件中提取数据，变成DataFrame对象

pandas库的文件读取方法

三：数据处理

数据准备：

对DataFrame对象（多个）进行组装、合并等操作

pandas库的操作

数据转化：

类型转化、分类（面元等）、异常值检测、过滤等

pandas库的操作

数据聚合：

分组（分类）、函数处理、合并成新的对象

pandas库的操作

四：数据可视化

将pandas的数据结构转化为图表的形式

matplotlib库

五：预测模型的创建和评估

数据挖掘的各种算法：

关联规则挖掘、回归分析、聚类、分类、时序挖掘、序列模式挖掘等

六：部署（得出结果）

从模型和评估中获得知识

知识的表示形式：规则、决策树、知识基、网络权值

关于python数据分析的流程步骤就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。