为什么选择用Python做数据分析，看这篇就懂了

最新推荐文章于 2025-11-25 11:44:22 发布
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#python #数据分析 #开发语言 #程序人生 #爬虫

文章讲述了朋友老王如何利用Python提升工作效率，获得升职加薪。Python在数据处理、图表制作、网络爬虫和数据分析中的应用被强调，指出越来越多岗位重视数据分析能力。文中提供了Python学习资源，包括学习路线图、课程视频、实战案例和面试真题，帮助求职者提升技能。

上周跟朋友老王出去，聊到“找工作”这个话题，听老王自己上个月绩效，令人羡慕不已。

他入职网易一年半，上个月领导提拔他升职了，并且绩效奖金涨到了工资的3倍。据他所说，这都是小意思，其他大厂还有更高的…

打听了他的收入后，我整个人都震惊了，他一定背着我偷偷学了啥技能，在我的疯狂盘问下，终于透露了他升职加薪的秘籍：Python！

  • 他把可视化图表、做表格、项目进度汇报等工作都用Python来处理，原来花费2小时的工作，现在只需几分钟，工作结果展示也更专业了

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  • 利用Python网络爬虫技术，一键爬取工作上想要的资料，省下更多的时间、精力去完成核心工作！

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  • 用Python数据分析功能，解决业务难题，汇报时更有理有据……

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相信不少打工人都有一个大厂梦，可是产品、运营人想进大厂，应该有哪些准备呢？

为此，小编特意研究了各大招聘网站将近百份招聘需求，发现几乎所有的中、高阶产品、运营和市场岗位，都对数据分析能力非常重视。

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由此可见，现在越来越多岗位要求具备数据分析能力，而Python就是数据分析的利器。

关于Python的技术储备

如果你是准备学习Python或者正在学习，下面这些你应该能用得上：

① Python所有方向的学习路线图，清楚各个方向要学什么东西
② 100多节Python课程视频，涵盖必备基础、爬虫和数据分析
③ 100多个Python实战案例，学习不再是只会理论
④ 华为出品独家Python漫画教程，手机也能学习
⑤历年互联网企业Python面试真题,复习时非常方便

文末有领取方式哦

一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
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二、Python课程视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

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三、Python实战案例

光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。

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四、Python漫画教程

用通俗易懂的漫画，来教你学习Python，让你更容易记住，并且不会枯燥乏味。
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五、互联网企业面试真题

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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这份完整版的Python全套学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要也可以扫描下方csdn官方二维码或者点击主页和文章下方的微信卡片获取领取方式，【保证100%免费】

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Python新手入门教程_教你怎么用Python做数据分析
2501_90255172的博客
01-18 835
学Python新手入门教程的同时认真看一下这篇文章，相信很多东西你会恍然大悟。
用Python做数据分析有哪些优势？Python数据分析师要学什么 _python适合什么样的数据分析
2301_82257383的博客
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在结束之际，我想重申的是，学习并非如攀登险峻高峰，而是如滴水穿石般的持久累积。尤其当我们步入工作岗位之后，持之以恒的学习变得愈发不易，如同在茫茫大海中独自划舟，稍有松懈便可能被巨浪吞噬。然而，对于我们程序员而言，学习是生存之本，是我们在激烈市场竞争中立于不败之地的关键。一旦停止学习，我们便如同逆水行舟，不进则退，终将被时代的洪流所淘汰。因此，不断汲取新知识，不仅是对自己的提升，更是对自己的一份珍贵投资。让我们不断磨砺自己，与时代共同进步，书写属于我们的辉煌篇章。需要完整版PDF学习资源私我。
Python数据爬取超详细讲解（零基础入门，老年人都看的懂）
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BookSea的博客
07-13 53万+
关于Python爬虫的超详细讲解，用例子来给大家一步步分析爬虫的代码原理，由浅入深，老年人来了，我也给你整明白。
一文看懂怎么用 Python 做数据分析_利用python进行数据分析！
m0_75067629的博客
09-19 1686
常遇到两类朋友。一类是会爬虫但不知道如何进一步做数据分析的，一类是平常用 Excel 做分析但不太会用 Python 分析的。如果和你很像，那下面这篇系统长文会很适合你，。Excel 是数据分析中最常用的工具，本文通过 Python 与 excel 的功能对比介绍如何使用 Python 通过函数式编程完成 excel 中的数据处理及分析工作。
一文看懂怎么用 Python 做数据分析
MasterD56的博客
01-24 2万+
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一文看懂怎么用Python做数据分析
qq_46094651的博客
09-21 1815
一文看懂怎么用Python做数据分析
【Python】线性回归：原理、问题看懂这篇就够了
用最通俗的语言，讲述对技术的理解。
12-19 3589
最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模，表达某一个随机变量的条件均值与一个或多个解释变量的相关取值之间的关系，表达式为（其中误差服从均值为 0 的正态分布）。
销售数据分析怎么做？看这一篇就够了
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05-31 1万+
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Python数据分析是什么？为什么要对比Excel学习Python数据分析？
E_book
04-15 2428
Python 虽然是一门编程语言，但是它并不难学，不仅不难学，而且很容易上手，这也是Python深受广大数据从业者喜爱的原因之一，因此大家在学习Python之前首先在心里告诉自己一句话，那就是Python并没有那么难。 你以为今天是来教你学习Python代码的吗？不是哦，今天是来告诉你Python数据分析的重要性，同时推荐一本好书给你们，《对比Excel，轻松学习Python数据分析》，此书已经加...
用python做数据分析案例,python数据分析案例教程
liuyifan0的博客
05-30 480
在学习python中有任何困难不懂的可以GPT改写扫描下方优快云官方认证GPT改写加入python交流学习 多多交流问题，互帮互助，这里有不错的学习教程和开发工具。👉[[优快云大礼包：《python安装包&全套GPT改写》GPT改写分享]]（GPT改写，GPT改写。
Python实现《谁说菜鸟不会数据分析（入门篇）》的案例-附件资源
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如何用python进行数据分析
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Python是一个非常强大的数据分析工具，它提供了丰富的库和函数来处理、分析、可视化数据，并在各个领域得到了广泛应用。数据预处理通常是数据分析的第一步，这个过程是为了从原始数据中提取有用的信息以及准备数据用于进一步的分析和建模。数据可视化是Python数据分析的一个重要方面，可以帮助我们更好地理解数据以及数据之间的关系。探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是数据分析的一个重要环节，这是为发现数据集中更深层结构与规律，包括数据统计描述、数据可视化等。
YOLO 训练车牌定位模型 + OpenCV C++ 部署完整步骤
西部秋虫的博客
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本文详细介绍了使用YOLOv8训练车牌定位模型并通过OpenCV C++部署的完整流程。主要内容包括：1）数据集准备与标注，使用LabelImg工具生成YOLO格式数据；2）YOLOv8模型训练，重点参数配置和模型优化；3）模型转换为ONNX格式以适应OpenCV DNN模块；4）C++部署实现，包括VS环境配置、预处理、推理和后处理代码详解。整个过程从数据采集到最终部署，提供了关键参数设置和常见问题解决方案，实现高效准确的车牌检测系统。
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Python全栈开发项目——AI智能聊天机器人
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本项目实现了AI聊天功能，具有语音输入和聊天背景自定义等亮点功能
使用python的pywin32库实现CANape工程自动化案例
qq_42746084的博客
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摘要 本教程介绍使用Python控制CANape进行自动化数据采集与MF4文件分析的方法。主要内容包括： 环境配置：需Windows系统、CANape软件、Python 3.8+及相关库（pywin32、asammdf等） 核心功能： 通过COM接口控制CANape 实现基础数据采集、条件触发录制、定时批量采集等功能 支持批量标定参数写入与验证 提供MF4文件离线分析方案 典型应用案例： 基础数据采集与保存 基于信号阈值的触发录制 定时批量数据采集 批量标定参数验证 技术实现： 使用win32com操作CA
四、python其它高级语法
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2301_79964758的博客
11-25 290
本文介绍了Python中的迭代器和生成器概念。迭代器通过实现__iter__和__next__方法实现惰性加载，示例演示了自定义迭代器模拟range功能。生成器是迭代器的语法糖，通过推导式或yield关键字创建，具有内存占用小的优势（示例显示生成器仅占用192字节，而列表占用8448728字节）。此外还介绍了property属性的两种实现方式：装饰器方式（@property和@属性名.setter）和类属性方式（property()函数），用于将方法封装为属性访问。
98-爬取租房网站信息-1
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import aiohttp #异步的网络请求模块。import asyncio #异步请求。操作系统：windows11。语言：Python3.10。开发环境：PyCharm。#导入伪造头部的信息。
Python科学计算库NumPy使用
2509_93947176的博客
11-23 456
如果想生成全零或全一的数组，可以用 或 ，指定形状就行，比如 会生成一个 2 行 3 列的零矩阵。另外， 类似于 Python 的 range，但更灵活，能生成等差数列。我在项目中常用这些来算统计量，比如均值、标准差，NumPy 提供了 、 等函数，一键搞定。我自己就是通过项目逐步深入的，现在回想起来，NumPy 不仅提升了我的编程效率，还让我对数据有了更深的理解。简单说，如果数组形状不匹配，NumPy 会自动扩展小数组来匹配大数组。比如，一个标量加一个数组，标量会被广播到数组的每个元素。
电脑上怎么部署Python进行数据分析初学者。
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<think>嗯，用户的问题是如何在电脑上安装配置Python环境并开始数据分析，特别强调适合初学者。从用户的问题描述来看，ta可能刚接触编程，需要最基础的安装指导和最简化的入门路径。 用户引用了三篇关于Python安装的资料，其中提到几个关键点：PATH环境变量的配置（引用2）、pip的作用（引用2）、以及学习路径规划（引用3）。这些正好是初学者最容易卡住的环节，特别是环境变量配置和包管理。 考虑到用户是零基础，我会避开Anaconda这种对初学者稍显复杂的发行版（虽然它更适合数据分析），而是用标准Python安装+VS Code的方案。这样既能理解底层原理，又不会太复杂。具体分四步走：安装Python→配置环境变量→安装IDE→安装数据分析包。 在安装包选择上，用户明确要数据分析，所以基础三件套（pandas/numpy/matplotlib）必须包含，但暂时不推荐scikit-learn等进阶库。示例代码准备用最简单的CSV读取和柱状图生成，确保零基础也能看懂。 用户可能遇到的隐藏痛点包括：不知道在哪里写代码（所以强调IDE安装）、安装包失败（所以补充pip换源）、环境变量报错（所以详细说明位置）。这些都要在回复中重点解决。 最后生成的问题要覆盖用户可能的后续需求：环境冲突是初学者的高频问题，虚拟环境是必学内容；学习路径规划能避免用户半途而废；而实际案例则是从安装过渡到实战的关键跳板。</think>好的，作为初学者在电脑上部署Python环境并进行数据分析，可以按照以下清晰步骤操作： **核心步骤：** 1. **安装 Python 解释器** 2. **验证安装 & 环境变量配置** 3. **安装代码编辑器/集成开发环境 (IDE)** 4. **安装数据分析必备库** 5. **编写并运行第一个数据分析脚本** --- **详细步骤解析：** 1. **安装 Python 解释器** * **访问官网：** 打开浏览器，访问 Python 官方网站：`https://www.python.org/downloads/` * **下载安装包：** 网站通常会根据你的操作系统自动推荐最新稳定版本（如 Python 3.12.x）。**务必点击这个推荐版本下载按钮**。对于初学者，**强烈建议选择最新稳定版**。 * **运行安装程序：** * **Windows/macOS：** 双击下载好的 `.exe` (Windows) 或 `.pkg` (macOS) 安装文件。 * **关键步骤 (Windows)：** 在安装向导的第一个界面，**务必勾选 `Add Python X.X to PATH`** 这个选项（`X.X` 是你的版本号，如 `3.12`）。这是为了避免后续手动配置环境变量的麻烦，非常重要！[^2] * **安装方式选择：** 推荐选择 `Install Now` (默认安装路径和组件) 或 `Customize installation` (可以保持默认选项)。在 `Customize` 中，确保 `pip` 和 `tcl/tk and IDLE` 被选中。 * **完成安装：** 点击 `Install`，等待安装完成，最后点击 `Close`。 2. **验证安装 & 环境变量配置** * **打开命令提示符/终端：** * **Windows:** 按 `Win + R` 键，输入 `cmd`，回车。 * **macOS/Linux:** 打开 `终端` (Terminal) 应用。 * **验证 Python：** 在打开的窗口中输入以下命令并按回车： ```bash python --version ``` 或 ```bash python3 --version ``` 如果安装成功且环境变量配置正确（特别是勾选了 `Add to PATH`），你会看到类似 `Python 3.12.1` 的输出，显示你安装的版本号。 * **验证 pip：** pip 是 Python 的包管理工具，用于安装第三方库。输入以下命令： ```bash pip --version ``` 或 ```bash pip3 --version ``` 同样，你应该看到 pip 的版本信息。 * **如果未成功：** 如果上述命令报错（如 `'python' is not recognized...` 或 `'pip' is not recognized...`），说明环境变量未正确配置。请参考引用[2]中的步骤手动将 Python 的安装目录（如 `C:\Users\<你的用户名>\AppData\Local\Programs\Python\Python312`）和其下的 `Scripts` 目录（如 `C:\Users\<你的用户名>\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Scripts`）添加到系统的 `PATH` 环境变量中。[^2] 3. **安装代码编辑器/集成开发环境 (IDE)** * 虽然可以使用记事本或 Python 自带的 IDLE，但专业的编辑器或 IDE 能极大提升效率和体验。对于数据分析初学者，**强烈推荐 Visual Studio Code (VS Code)**： * **下载安装：** 访问 `https://code.visualstudio.com/`，下载并安装适合你操作系统的版本。 * **安装 Python 扩展：** 打开 VS Code，点击左侧活动栏的扩展图标 (四个方块)，搜索 `Python`，找到由 Microsoft 发布的 `Python` 扩展，点击 `Install`。 * **(可选但推荐) 安装 Jupyter 扩展：** 同样在扩展商店搜索 `Jupyter`，安装 Microsoft 发布的 `Jupyter` 扩展。这对交互式数据分析非常有用。 4. **安装数据分析必备库** * 打开 **命令提示符 (Windows)** 或 **终端 (macOS/Linux)**。 * 使用 `pip` 安装核心数据分析库： ```bash pip install numpy pandas matplotlib seaborn jupyter ``` * `numpy`: 提供高性能的多维数组对象和数学计算基础。 * `pandas`: 数据处理和分析的核心库，提供强大的数据结构和操作（如 DataFrame）。 * `matplotlib`: 基础绘图库，用于创建各种静态、交互式和动画可视化。 * `seaborn`: 基于 matplotlib 的高级统计图表库，绘图更美观简洁。 * `jupyter`: 用于运行 Jupyter Notebook/Lab，提供交互式编程环境，非常适合数据探索和分析。 * **安装速度慢？** 可以使用国内镜像源加速，例如清华源： ```bash pip install numpy pandas matplotlib seaborn jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 5. **编写并运行第一个数据分析脚本** * **打开 VS Code：** 创建一个新文件夹（例如 `my_python_data_analysis`），在 VS Code 中打开这个文件夹（`文件` -> `打开文件夹`）。 * **创建新文件：** 在 VS Code 资源管理器中右键点击文件夹，选择 `新建文件`，命名为 `first_analysis.py`。 * **输入示例代码：** 将以下代码粘贴到文件中。这是一个简单的例子，创建一个包含姓名和年龄的小数据集，并用 pandas 和 matplotlib 进行基本操作和可视化： ```python # 导入必要的库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 创建一个简单的数据集 (字典) data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'], 'Age': [25, 30, 35, 28, 32], 'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Berlin', 'Tokyo'] } # 将字典转换为 Pandas DataFrame (核心数据结构) df = pd.DataFrame(data) # 1. 打印整个 DataFrame print("原始数据:") print(df) print("\n") # 打印空行分隔 # 2. 基本统计信息 (年龄) print("年龄统计描述:") print(df['Age'].describe()) print("\n") # 3. 选择特定列 (只显示姓名和城市) print("姓名和城市:") print(df[['Name', 'City']]) print("\n") # 4. 简单的过滤 (年龄大于30岁的人) print("年龄大于30岁的人:") older_than_30 = df[df['Age'] > 30] print(older_than_30) print("\n") # 5. 使用 Matplotlib 绘制柱状图 (各城市人数) city_counts = df['City'].value_counts() # 计算每个城市出现次数 plt.figure(figsize=(8, 5)) # 设置图形大小 city_counts.plot(kind='bar', color='skyblue') # 绘制柱状图 plt.title('Number of People by City') # 添加标题 plt.xlabel('City') # X轴标签 plt.ylabel('Count') # Y轴标签 plt.xticks(rotation=45) # 旋转X轴标签以便看清 plt.tight_layout() # 自动调整布局 plt.savefig('city_counts.png') # 保存图片到当前文件夹 print("柱状图已保存为 'city_counts.png'") ``` * **运行代码：** * 确保 `first_analysis.py` 文件是当前活动标签页。 * 点击 VS Code 右上角的绿色三角形播放按钮 ▶️ (或者按 `F5` 键)。 * 第一次运行可能需要选择 Python 解释器。VS Code 通常会自动检测到你安装的 Python。如果弹出选择框，选择你刚安装的 Python 版本（路径类似 `Python 3.12.x ('base': conda)` 或 `Python 3.12.x`）。 * 代码将在 VS Code 内置的终端中运行。你会看到打印的输出结果，并且在你的项目文件夹中生成一个名为 `city_counts.png` 的图片文件，显示每个城市人数的柱状图。 **恭喜！** 至此，你已经成功在电脑上安装了 Python 环境、配置了必要的工具和数据分析库，并运行了第一个简单的数据分析脚本。这是你数据分析之旅的坚实第一步！ **初学者建议：** * **多练习：** 尝试修改上面的示例代码，比如改变数据、添加新的列、尝试不同的过滤条件或绘图类型。 * **学习资源：** 利用在线教程（如 W3Schools Python, 菜鸟教程 Python）、官方文档（pandas, matplotlib, numpy）或入门书籍系统学习 Python 基础语法和这些库的核心概念（如 pandas 的 `DataFrame`, `Series`；matplotlib 的 `Figure`, `Axes`）。 * **使用 Jupyter Notebook：** 在项目文件夹中，打开终端/命令提示符，输入 `jupyter notebook` 回车。浏览器会自动打开 Jupyter 界面。新建一个 `Python 3` Notebook。这允许你以“单元格”为单位逐步运行代码并立即看到结果（文本、表格、图表），非常适合数据探索、实验和记录分析过程。 * **善用搜索引擎：** 遇到问题时（错误信息、如何实现某个功能），把问题描述清楚后搜索，Stack Overflow 等社区有海量解答。 --- **
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