做数据分析为什么要使用Python?
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发布时间：2022-04-23 13:13
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懂视网
时间：2022-04-28 19:46
Python的优点也十分突出，比如上手简单，代码简洁、高效，已经成为很多学术科研人士和普通爱好者的数据分析工具，那么数据分析师为什么要学习Python呢？下面我们就给大家介绍一下这些内容。
获取数据是数据分析的第一步，没有数据那么数据分析的工作就毫无意义。（推荐学习：Python视频教程）
当然，我们获取数据的方式有很多，但是最好的方式就是使用Python，Python凭借它强大的功能可以帮助我们获取数据。当然，像Java等语言也可以实现爬虫功能，但Python实现起来是比较简单的。并且Java的学习成本太大， 而Python是十分简单的，下面我们就来看一看Python的数据分析功能。
那么Python的使用范围是什么呢？
其实python为使用者提供了一系列的数据分析包，经常用到的分析报包括Numpy以及pandas；此外还为使用者提供了一些操作大型数据集所需的高效使用工具。一般的企业处理的数据量其实也就是在几万到几十万之间，向规模更加巨大的数据一般人可能很少有机会处理大规模的数据。但是对于几万、几十万条数据的处理，可能恰恰是目前乃至今后中小型企业、研究机构的数据处理常态，在这样的数据规模面前，Excel会卡顿到让人想砸电脑，而SPSS、R等专业统计软件虽然相对好一些，但一般人并不会使用。在这种情况下，Python提供了一个绝佳的选择。
Python的优势是十分出色的，尤其是在数据清洗方面，得到了数据分析师的好评，首先就是在数据清洗方面，Python不仅使用灵活简便而且效率高，相比传统统计软件有很大优势。而有经验的数据分析师都知道，数据清洗在整个数据分析项目中几乎是最耗时的。然后就是可复用性，程序具有良好的可复用性，一次编写，下次就可以直接运行，可以大大减少重复工作量。当然，与其他数据源链接的能力，Python可以方便地连接互联网去发送/提取数据，也能从几乎所有存储格式文档中存取数据，包括文本文档、Excel、图片及各类SQL数据库。这样数据分析师就可以不依赖于其他人提供的特定格式数据，从而极大地提升数据使用能力。最后就是Python良好的可扩展性。Python有从小数据到大数据的处理能力，其数据分析之外的功能也很强大，我们学习了绝对没有坏处的。
关于数据分析行业一定得学习Python的原因我们就给大家介绍到这里了，我们不难发现Python的确是一个十分实用的技能。所以说，能够熟练地利用Python能够帮助大家更好进行数据分析工作。
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热心网友
时间：2022-04-28 16:54
现如今，数据分析中有很多的工具都是十分实用的。由于大数据的发展越来越好，使得使用了大数据分析的企业已经朝着更好的方向发展。正是因为这个原因，数据分析行业的人才也开始变得火热起来，尤其是高端人才，越来越稀缺。当然，对于数据分析这个工作，的确是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。但是对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么数据分析为什么要使用Python呢？这是因为Python有很多优点，那么优点都是什么呢？下面我们就给大家介绍一下这些优点。
首先说说Python的第一个优点，那就是Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
Python最大的优点那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
当然，Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
其实现如今，Python是一个面向世界的编程语言，Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以不管大家是否进入数据分析行业，学习Python是没有坏处的。
热心网友
时间：2022-04-28 18:12
Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习;当我们进行数据处理的时候，我们希望将数据变得数值化，变成计算机可以运作的数字形式，我们可以直接使用一行列表推导式完成，十分简单。
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，让Python成为数据任务处理重要解决方案。在数据处理和分析方面，Python拥有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等优秀的库以及工具，尤其是pandas在处理数据方面有着绝对优势。
Python拥有强大的通用编程能力，有别于R语言，Python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、WEB、自动化运维甚至于游戏等领域都有非常不错的作用，公司只需要使用一种技术就可以完成全部服务，有利于业务融合，也可以提高工作效率。
Python是人工智能首选的编程语言，在人工智能时代，Python成为最受欢迎的编程语言。得益于Python简洁、丰富的库和社区，大部分深度学习框架都优先支持Python语言。
