Excel不好吗？为什么非要用Python进行数据分析？优势在哪里？

如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具 如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。 但它们的不足也是显而易见的： 操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。

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怎么解决呢？——Python

Python有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。

Python优点一：

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“ 流程可控，工作高效 ”

举个例子，Excel做分析的过程：定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透视表-整理数据-插入图表-调整结果……

繁琐的每一步都是来自鼠标点击， 中间如果一步有误，很多步骤都需要重新调整 ，浪费大量时间。

用Excel进行简单的描述统计分析，每换一份数据都需要重新操作一遍。

但使用Python编写每一步过程就非常方便 ，统一语言带来记录方法的统一。当分析过程需要修改或者复用，只需要调整设定好的参数就可以。

使用Python代码可以迅速调用数据，计算需求，并记录每一步过程，方便修改。

如果想做出各种好看的图表，使用Python可视化类工具就可以，几行代码，省时省力，还具有交互功能。如果需要调整也只要修改代码，不用费心费力重新做图。

Python优点二：

“ 工具库丰富 ”

Python超高的人气带来了大量的大神，Python工具库可谓应有尽有，也为Python用途广泛打下了优秀的基础。

拿数据分析来说，以Python可视化必知基本库matplotlib为例，光是他的官方gallery就有 26个大类527个样式 ，无论是数量还是质量都能碾压市面上大部分同功能软件。

matplotlib官网：https://matplotlib.org/tutorials/index.html

Python优点三：

“ 小白友好，易上手 ”

听到Python，大家觉得是门编程语言，很多人就会有这样的顾虑： 我是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。 如今各行各业都需要数据分析能力，各行各业都需要Python，且Python的语法非常接近英语， 对小白学习者非常友好，阅读Python代码就像在阅读文章 。 下面我们看一段使用Python制作词云图的代码，非常方便易懂：

from pyecharts import WordCloud
name = data_10['关键词'].tolist()
value = data_10['出现频率'].tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.render('./参考案例HTML/关键词统计词云图.html')
wordcloud

导入词云工具包——设置关键词和出现频率——设置好文字和图片的大小等参数，就能获得一张词云图：

可以看到，代码在数据分析工作中能做到更高效、丰富和自由。 事实上代码不仅帮助分析，更能帮助逻辑思维。

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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。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

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。

四、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。

五、面试资料

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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