为什么数据分析非Python不可?

基于Python的数据分析 下面来介绍一下基于Python的数据分析,主要介绍数据分析的概念、数据分析流程、Python优势、常用模块的用途以及使用 Python进行数据分析的学习方法及步骤; 随着大数据和人工智能时代的到来,网络和信息技术开始渗透到人类日常生活的方方面面,产生的数据量也呈现指数级增长的态势,同时现有数据的量级已经远远超过了目前人力所能处理的范畴。在此背景下,数据分析成为数据科学领域中一个全新的研究 课题。... 阅读详情

互联网公司从红利下的爆发期,进入新的精细化发展阶段,亟须深入分析与挖掘业务与数据价值,从而找到新的增长点突破现有增长瓶颈。各行各业的数据分析需求井喷,数据分析人才成为争抢的对象,数据分析技能也成为一大职业亮点。

想要掌握一项新技能,或者转行进入一个新行业,最难就在于起步阶段。本篇文章,我们来聊一下为什么是 Python。

一、为什么选用 Python 来学数据分析?

1、Python:简单易用,好上手

很多人一听到编程语言,可能条件反射就会觉得“很难”。

但 Python 是个例外!学 Python 不需要你关心计算机原理,也不需要你理解复杂的编程模式, 它有简短清晰的代码结构、易于理解且人性化的语法表达,以及丰富的库供选用,即使非开发人员,也能逻辑清晰地写出能够真正解决问题的代码,轻松完成手头项目。

2、一套技术栈,搞定完整数据闭环

很多数据分析从业者选用 Python 做数据分析的一个关键点,就是 Python 语言具备一套技术栈就能搞定整个数据闭环的巨大潜力。

以往的数据分析,当数据源发生变化后,往往需要分析师手动读取最新数据,然后用相应工具对新的数据重复之前的分析过程,再将最新的分析数据替换进数据分析报告中。而对于 Python 来说,整个数据分析的过程,包括取数、清洗、标准化、分析、建模以及报告的生成,模型的交付都是通过 Python 代码实现。数据源发生了更新,只需要重新跑一次代码即可,天生就具备自动化运行的条件。

数据分析行业的前辈们就是看到了这一点,将 Python 作为了数据分析的主力工具。

3、互联网公司做数据分析的基本配置

无论大厂小厂,用 Python 做数据分析已成为“行业标杆”。数据分析岗,熟练掌握 Python 是必备条件,我们必须面对一个事实:想求职数据分析岗,不会 Python,面试你都过不了。

我们打开拉勾招聘网站可以看到,运营、产品经理、商业分析等岗位,也都有提及 Python 基础,你至少需要知道 Python 处理数据的流程,具备用 Python 处理数据的基本能力。会 Python 是一个非常亮眼的技能,想一想面试官手上一沓的简历,如何让他眼前一亮,关注你。

二、“Python + 数据分析”,帮你解决各种实际问题

你以为只有专业的数据分析师,才关心编码与数据分析能力吗?当然不是。

学会用 Python 做数据分析,哪怕不从事专门的数据分析工作,也能对你的日常工作与生活起到大帮助。

在从事新媒体运营,最近她通过抓取的 10w+ 历史文章,分析“共性”“关键词”来指导自己的创作方向,数据表现稳步向好,经常得到领导表扬,升职加薪指日可待。

在从事财务审核,每个月底都需要从庞大的 Excel 表中找出异常报销记录,现在他只需要跑一次脚本,就能够自动提取大量 Excel 中的数据汇总分析,大幅提升了工作效率。

想买学区房,他通过分析所在城市的小升初成绩、中考成绩与片区房价的关系,成功找到处于价值洼地的小区,后续增值非常可观。

是负责增长的产品经理,她通过 Python 分析产品数据,可以自动执行许多报告和分析任务,帮助自己的同时还让技术人员对她刮目相看。

……

在这个人人都要学点编程的时代,学好 Python + 数据分析,可以让计算机帮我们打工。

三、如何快速掌握 Python 数据分析?

Python 大火,数据分析大火,两个都在风口上的主题,让市面上充斥着大量 Python 数据分析内容。

这些内容可能都是具体某个小点的实现,但是从总体来说,不太会说明为什么要这么做?分析思路是什么?

导致明明感觉都掌握了,一遇到实际问题,还是不知道如何解决复杂任务。

学编程,最快、最有效的方式就是多动手,学以致用。而且,人天生对学习“怎么做”更有兴趣与动力,而不是概念和理论。

所以,从学习的角度来说,从实际场景问题入手,通过逐步分析,确定解决思路,再根据语言特性,找到合适的解决办法,才能更好的学习和使用。

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