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Author: Danger Crew
Last update: August 18, 2023

結合 UiPath 與 Python 編程進行數據分析

在大數據時代,數據分析成為了企業競爭力的關鍵。為了提高數據分析的效率,我們需要運用各種自動化工具和技術。本篇文章將介紹 UiPath 和 Python 編程如何整合,以進行更有效的數據分析。

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在大數據時代,大數據分析成為了企業競爭力的關鍵。為了提高數據分析的效率,我們需要運用各種自動化工具和技術。本篇文章將介紹 UiPath 和 Python 編程如何整合,以進行更有效的數據分析。

UiPath 簡介

UiPath 是一個領先的機器人流程自動化(RPA)工具,它能夠模擬人類在電腦上的操作,完成各種繁瑣的工作。UiPath可用於數據提取、數據入庫、數據清洗以及許多其他任務。

Python 簡介

Python 是時下最流行的編程語言,特別適合用於數據分析。Python 有許多強大的數據分析庫,如Pandas、NumPy 和 Matplotlib,可以用於數據處理、分析和視覺化。

UiPath 與 Python 的整合

數據提取

UiPath 可以自動化網頁抓取 (Web Scraping)、數據提取和 Database Entry 等任務。它可以快速準確地從各種來源收集數據,例如網頁、數據庫和 Excel 文件。

數據處理與分析

收集數據後,我們可以在 UiPath 上執行 Python Script 來進行數據處理和分析。這種整合讓我們可以在 UiPath 自動化功能上加上 Python 的強大功能,例如 Pandas 的數據處理能力,和 Scikit-learn 的 Machine Learning 機器學習算法。

數據視覺化

進行數據分析後,我們可以再次使用 Python 的視覺化工具,如 Matplotlib 和 Seaborn,創建視覺化報告。這些報告可以幫助我們更好地理解和洞察數據。

這個 project 便提供試範例子,結合 UiPath 與 Python 為 Amazon 上的產品進行價格變動分析

結論

UiPath 和 Python 的整合提供了一個強大的自動化數據分析工具,讓我們可以更有效地進行數據分析。透過自動化的數據收集,強大的數據處理和分析能力,以及美觀的數據視覺化,我們可以更快地洞察大數據,並做出更好的商業決策。

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