データアナリストがPythonを学ぶべき理由

Python の利点は、簡単に始められること、コードが簡潔で効率的であることなど、非常に顕著であり、多くの学術研究者や一般の愛好家にとってのデータ分析ツールとなっています。パイソン？以下、その内容をご紹介していきます。

# データの取得はデータ分析の第一歩であり、データがなければデータ分析の作業は意味がありません。 (推奨される学習: Python ビデオ チュートリアル )

もちろん、データを取得する方法はたくさんありますが、最良の方法は Python を使用することです。Python は、その機能によってデータの取得に役立ちます。強力な機能。もちろんJavaなどの言語でもクローラー機能を実装できますが、Pythonは比較的実装が簡単です。また、Javaは学習コストが高いのに対し、Pythonは非常にシンプルなので、Pythonのデータ分析機能を見てみましょう。

それでは、Python の使用範囲はどこまでなのでしょうか?

実際、Python はユーザーに一連のデータ分析パッケージを提供します。頻繁に使用される分析パッケージには、Numpy や pandas が含まれます。さらに、大規模なデータ セットを操作するために必要ないくつかの効率的なツールもユーザーに提供します。道具を使う。 平均的な企業が処理するデータの量は、実際には数万から数十万の間であり、より大規模なデータとなると、一般の人が大規模なデータを処理する機会はほとんどないかもしれません。しかし、中小企業や研究機関のデータ処理は、現在、そして今後も数万、数十万のデータを処理するのが当たり前になる可能性があります。 SPSS 、R、R などの専門的な統計ソフトウェアは比較的優れていますが、ほとんどの人はそれらを使用しません。この場合、Python が優れた選択肢となります。

Python の利点は、特にデータ クリーニングにおいて非常に際立っています。データ アナリストからも高く評価されています。まず、データ クリーニングに関して、Python は柔軟性があり使いやすいだけでなく、従来の統計ソフトウェアと比較して、大きな利点があります。 経験豊富なデータ アナリストは皆、データ クリーニングがデータ分析プロジェクト全体の中で最も時間がかかることを知っています。次に再利用性ですが、プログラムは再利用性に優れており、一度書いたら次回からは直接実行できるため、繰り返しの作業量が大幅に削減されます。もちろん、他のデータ ソースにリンクする機能により、Python はインターネットに簡単に接続してデータを送信/抽出することができ、テキスト ドキュメント、Excel、画像、さまざまな SQL データベースを含むほぼすべての保存形式のドキュメントのデータにアクセスすることもできます。 。このようにして、データ アナリストは特定の形式でのデータの提供を他者に依存する必要がなくなり、データの使用能力が大幅に向上します。 最後に、Python は優れたスケーラビリティを備えています。 Pythonは小さなデータからビッグデータまで処理する能力があり、データ分析以外の機能も非常に強力なので、学んでおいて損は全くありません。

データ分析業界で Python を学ぶ必要がある理由をご紹介しましたが、Python が実際に非常に実践的なスキルであることがわかります。したがって、Python を熟練して使用できるようになれば、誰もがデータ分析作業をより効率的に実行できるようになります。

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