python AI库数据分析与告警 python数据分析库的作用

从数据分析流程的角度来解答下这个问题：

1、数据获取： Python 通过 requests 、bs4库实现网页内容爬取和网页解析， scrapy 库可以自动批量爬取数据，是一个轻量级爬虫框架。

2、数据处理： Python 常规语法可以过滤过噪， numpy 、 pandas 通过矩阵式的数据结构高效清洗数据，进行各种科学计算，包括与 Excel 的结构互通。

3、数据分析： sklearn 是常规机器学习库，包含常用的聚类、分类、回归、序列分析算法调用， nltk 、 gensim 等库负责处理文本类数据分析，

 networkx 负责处理图论计算和网络拓扑结构，深度学习会用到 tensorflow 、 pytorch 等，一般用作实验模型圳练，生产环境部署往往需要更底层的 C 语言进行重构和封装。

4、数据可视化： matplotlib 是常用的图表库，将处理好的数据放入不同功能图进行绘制，我们可以轻松看到到一些洞察规律和统计值展示。

5、数据维护：通过各种数据库 API 接口可以轻松访问、保存、更改数据，方便增删查改操作。

实际工作中会更注重效率，有许多数据分析工具可以选择， Python 只是一项可以脱离运维、工程师，直接从数据源处进行数据分析的高效型脚本语言，建议作为增强技能，分析师应该更注重所产出的报告质量。