【超详细】Python、Jupyter、BI工具和技术栈搭建及说明【数据分析与机器学习】 好的,机器学习的开发环境搭建完成,

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技术栈
技术栈包括:编程语言、库、框架、编辑器、项目IDE
编程语言
主要为:Python
库
NumPy
- 科学计算基础库
- 矩阵运算
- 线性代数
Matpltlib
- 绘图库
- 数据可视化
框架
Scikit leaun
- 机器学习的算法库
- 基于NumPy.Scipy和Matplotlib构建
- 封装了各种分类、回归和聚类的算法
编辑器
JupyterNotebook
- 基于网页的交互式编辑器
- 集代码执行与文档编写于一身
- 代码可以按行执行
项目IDE
pycharm
- 集成开发环境
开发环境搭建
ANACONDA的安装
- 一种管理器,相当于应用商店
先点击ANACONDA的链接,在官网上下载,然后
先打开设置
下一步
下一步
下一步
下一步
检查一下是否成功了:
检查方式:打开cmd(命令提示符)
若成功,应该显示版本号且虚拟环境。
这一步的安装是为了更好的利用工具学习后面机器学习和数据分析
由于ANACONDA的网站布置在外国,所以下载资源包等可能很慢,所以我们这里替换成国内镜像.
先打开清华大学开源软件镜像站
然后
然后
此时先看一下自己的文件中有没有(建议下个everything可以查找是否有这个文件,否则微软自带的文件查看很慢很慢)
如果没有:
有了之后,则(没有这个编辑器,则下Notepad++)
然后
将这个复制到
最后一个
好的,机器学习的开发环境搭建完成,接下来我们安装一下数据分析的环境
数据分析
Jupyter Notebook
在数据分析中,一般用Pycharm编辑代码,然后用 Jupyter Notebook 搞算法和搞分析
首先我们来安装一下Jupyter Notebook,不在官网中下载:
首先前提是安装Python,否则在cmd中输入pip指令,系统不会认识
因为pip它会跳转到pypi商店中下载相关资源
而安装Python会自带相关安装包资源配置
从而pip也就可以自动跳转到pypi商店中去下载相关资源。
Python的安装详细:
因为Python的官方网站的网址布置在国外,所以说进入比较慢,稍等一会儿
为了详细说明我将自己的Python卸载了,看到这里,希望各位大佬支持一下吧
然后 在搜索栏中输入cmd(命令提示符)
打开,输入指令:
如果发现下载的过程很慢,则需要将国外镜像源更换为国内镜像源,输入以下指令(我这里是更换的是阿里的镜像源):
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
安装完成后,启动指令:
友情提醒:跳转链接后一定一定一定不要把黑色框框(命令提示符)给后台清除了,否则会直接失去服务器连接。
点转链接后:
进入想进入的路径:
进来后:
先讲一下入门操作:
Notebook中有两种模式:编辑模式、命令模式
那写好内容之后,想分享呢?
BI工具
对于数据分析等相关职业人员或相关专业学生而言,数据分析领域BI工具(商业智能软件)是不可缺少的。
今天我们来讲讲三个常用的BI工具的安装。
第1个Tableau(推荐, BI工具祖师爷级别)
点击链接之后:
会跳转到:
往下翻,并点击这个:
然后就这样:
如果是学生或者老师(看需求,没弄过):
填写了信息之后,就可以正常下载了。前14天免费,如果还需要用的话,可以去淘宝拼多多上购买密钥(不要买破解版)。
第2个:Power BI
点击链接之后:
然后就会自动跳转到:
然后点击下载:
然后就完成了。这个Power BI为了追赶Tableau,所以采用的商业模式,不需要激活码,免费。但是当您公开向他人共享网页的时候,则需要付费,但本地化使用则不需要。
第3个国产的Fine BI
这个由于是国产的,所以不存在语言障碍,按照流程下载即可.
今天,到此为止了,祝您变得更强
道阻且长 行则将至 |
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