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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以上是数据分析师为什么要学python的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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