做数据分析，为什么建议你一定要使用Python？

作为学生、数据工作者，你是否有做研究、发表学术论文的需求？

在你写论文的时候，导师肯定常说：“你这个论文啊，支撑不足、深度不够、没量化“，”你这个论文啊，这里要加个表、那里要加个图”；

在你进行项目设计的时候，领导肯定常说：“我们出的成果啊要有创新，要有亮点”，“我们现在的成果观点支撑不足，技术分析不够，难以打动甲方啊”。

无论你在写论文，还是进行项目设计，由于面对的是复杂的业务，你都需要进行数据分析，分析中也肯定遇到过这样的问题：

这个时候，你需要一个高效的工具！ 这个工具要很强大，要能应对数据分析全过程的需求。有没有这样的工具哪？

在这儿，我们给大家推荐Python！ Python可以解决数据分析中的大部分问题。

听到Python大家可能会有这样的顾虑：我作为非计算机相关专业出身，学习Python编程是不是跑偏啦？我花大把时间在学习计算机编程上，是不是舍本逐末？

关于这一点大家大可不必担心。Python是人工智能时代最火的编程语言，各行各业都需要数据分析能力，各行各业都需要Python。

2018年编程语言综合热度排行榜

包括互联网、金融、城市地产等领域，python更是研究神器，主要体现在以下几个方面：

爬取数据需要Python

无论是写论文还是做项目，我都需要数据。 早些年，数据不开放，数据源也不多，做分析所使用的数据往往用excel简单图形化就OK了。

但现在，我们不能忽视多源数据的存在，看看你的领导、你的导师、甚至是你的甲方对多源数据的态度，就能知道获得数据的能力是你非常重要的竞争力之一。

Python是目前最流行的数据爬虫语言。 它有很多支持数据爬取的第三方库，比如requests、selenium，以及号称目前最强大的爬虫框架scrapy（没有之一），利用Python可以爬取互联网上公布的大部分数据。 比如：

数据分析需要Python

获取数据之后，我们还要对这个数据进行清洗，清洗完后还要高效的进行数据分析和可视化。 这些过程，Python同样提供了大量的第三方数据分析库，包括numpy、pandas、matplotlib、networkx等等。利用Python我们可以进行如下分析：

此外，目前大家对ArcGIS的运用变得越来越频繁，而Python和ArcGIS堪称天作之合。 首先，基于第三方库Arcpy，Python可以非常方便的调用ArcGIS中的工具进行分析；其次，ArcGIS中部分工具就是采用Python编写的，利用Python我们可以自己制作ArcGIS工具，来弥补ArcGIS的不足。

ArcGIS中的脚本工具都是通过Python开发的

Python足够简单与高效

Python学习起来非常简单，Python的语法非常接近英语，阅读python代码像是在阅读文章； 非常适合非计算机专业的人士学习，可谓老少皆宜，童叟无欺。

Python虽然简单但是足够高效。 比如编写爬取PM2.5数据的爬虫，代码就非常简单，代码仅仅20多行，全国所有城市1000多个监测站点的所有空气质量数据就被下载下来了。

爬取空气质量数据只需要20多行代码就能实现

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