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數(shù)據(jù)分析行業(yè)一定要學(xué)習(xí)Python的必要性
2019-03-01
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很多人都開始學(xué)習(xí)編程，畢竟編程的工作能夠獲得高薪，而現(xiàn)在十分流行一種語(yǔ)言，那就是Python。Python是一門十分實(shí)用的編程語(yǔ)言，在大數(shù)據(jù)、人工智能以及數(shù)據(jù)分析中有廣泛的應(yīng)用。Python的優(yōu)點(diǎn)也十分突出，比如上手簡(jiǎn)單，代碼簡(jiǎn)潔、高效，已經(jīng)成為很多學(xué)術(shù)科研人士和普通愛好者的數(shù)據(jù)分析工具，那么數(shù)據(jù)分析師為什么要學(xué)習(xí)Python呢？下面我們就給大家介紹一下這些內(nèi)容。


獲取數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的第一步，沒有數(shù)據(jù)那么數(shù)據(jù)分析的工作就毫無意義。當(dāng)然，我們獲取數(shù)據(jù)的方式有很多，但是最好的方式就是使用Python，Python憑借它強(qiáng)大的功能可以幫助我們獲取數(shù)據(jù)。當(dāng)然，像Java等語(yǔ)言也可以實(shí)現(xiàn)爬蟲功能，但Python實(shí)現(xiàn)起來是比較簡(jiǎn)單的。并且Java的學(xué)習(xí)成本太大， 而Python是十分簡(jiǎn)單的，下面我們就來看一看Python的數(shù)據(jù)分析功能。


那么Python的使用范圍是什么呢？其實(shí)python為使用者提供了一系列的數(shù)據(jù)分析包，經(jīng)常用到的分析報(bào)包括Numpy以及pandas；此外還為使用者提供了一些操作大型數(shù)據(jù)集所需的高效使用工具。一般的企業(yè)處理的數(shù)據(jù)量其實(shí)也就是在幾萬到幾十萬之間，向規(guī)模更加巨大的數(shù)據(jù)一般人可能很少有機(jī)會(huì)處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。但是對(duì)于幾萬、幾十萬條數(shù)據(jù)的處理，可能恰恰是目前乃至今后中小型企業(yè)、研究機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理常態(tài)，在這樣的數(shù)據(jù)規(guī)模面前，Excel會(huì)卡頓到讓人想砸電腦，而SPSS、R等專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件雖然相對(duì)好一些，但一般人并不會(huì)使用。在這種情況下，Python提供了一個(gè)絕佳的選擇。


Python的優(yōu)勢(shì)是十分出色的，尤其是在數(shù)據(jù)清洗方面，得到了數(shù)據(jù)分析師的好評(píng)，首先就是在數(shù)據(jù)清洗方面，Python不僅使用靈活簡(jiǎn)便而且效率高，相比傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)軟件有很大優(yōu)勢(shì)。而有經(jīng)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析師都知道，數(shù)據(jù)清洗在整個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中幾乎是最耗時(shí)的。然后就是可復(fù)用性，程序具有良好的可復(fù)用性，一次編寫，下次就可以直接運(yùn)行，可以大大減少重復(fù)工作量。當(dāng)然，與其他數(shù)據(jù)源鏈接的能力，Python可以方便地連接互聯(lián)網(wǎng)去發(fā)送/提取數(shù)據(jù)，也能從幾乎所有存儲(chǔ)格式文檔中存取數(shù)據(jù)，包括文本文檔、Excel、圖片及各類SQL數(shù)據(jù)庫(kù)。這樣數(shù)據(jù)分析師就可以不依賴于其他人提供的特定格式數(shù)據(jù)，從而極大地提升數(shù)據(jù)使用能力。最后就是Python良好的可擴(kuò)展性。Python有從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)的處理能力，其數(shù)據(jù)分析之外的功能也很強(qiáng)大，我們學(xué)習(xí)了絕對(duì)沒有壞處的。


關(guān)于數(shù)據(jù)分析行業(yè)一定得學(xué)習(xí)Python的原因我們就給大家介紹到這里了，我們不難發(fā)現(xiàn)Python的確是一個(gè)十分實(shí)用的技能。所以說，能夠熟練地利用Python能夠幫助大家更好進(jìn)行數(shù)據(jù)分析工作。

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