python在数据分析中的作用_数据分析师发展|python在数据分析中的重要性不可小觑，简单才是成功的核心...

【摘要】在茫茫的数据发展长河中，人们慢慢掌握了数据处理的方法，其中重要的处理方法之一就是对数据的分析，所以出现了数据分析师这一处理数据的职业，有很多刚入职成为数据分析师的新人都会有数据分析的问题，今天就来讲讲python在数据分析中的问题。

1、python在数据分析中的重要性——它是灵活的

如果您想尝试一些以前从未做过的创造性工作，那么Python非常适合您。对于希望编写应用程序和网站脚本的开发人员来说，这是一个理想的选择。

2、python在数据分析中的重要性——这很容易学

由于Python对简单性和可读性的关注，它拥有一个渐进的、相对较低的学习曲线。这种易学性使Python成为初学者的理想工具。Python为程序员提供了一个优势，即使用更少的代码行来完成任务，而不是使用更老的语言。换句话说，您花更多的时间来处理它，而花更少的时间来处理代码。

3、python在数据分析中的重要性——它是开源的

Python是开源的，这意味着它是免费的，并且使用基于社区的开发模型。Python是为在Windows和Linux环境下运行而设计的。而且，它可以很容易地移植到多个平台。有许多开放源码的Python库，例如数据操作、数据可视化、统计、数学、机器学习和自然语言处理，仅举几个例子(有关这方面的更多信息，请参阅下面的部分)。

4、python在数据分析中的重要性——它有很好的支持

任何可能出错的事情都会出错，如果您使用的是不需要付费的东西，获得帮助可能是一个相当大的挑战。幸运的是，Python拥有大量的追随者，并且在学术界和工业界得到了广泛的应用，这意味着有大量有用的分析库可用。需要帮助的Python用户总是可以求助于堆栈溢出、邮件列表以及用户提供的代码和文档。而且Python越流行，就会有越多的用户提供关于用户体验的信息，这意味着可以免费获得更多的支持材料。这就造成了越来越多的数据分析师和数据科学家对数据的不断接受。难怪Python越来越受欢迎!

所以，总而言之，Python使用起来并不复杂。

Python是数据分析人员工具箱中很有价值的一部分，因为它是为执行重复任务和数据操作而定制的，任何处理过大量数据的人都知道重复的频率。通过拥有处理繁重工作的工具，数据分析师可以自由地处理工作中更有趣和更有价值的部分。

数据分析人员还应该记住其他各种各样的Python库。这些库，如Numby、panda和Matplotlib，帮助数据分析人员执行他或她的函数，一旦您确定了Python的基础知识，就应该看看这些库。

以上就是有关于python在数据分析中的相关内容，以及相应的解析，不论你是已经入职数据分析师岗位的新人，还是打算进入数据分析岗位的小白，以上的内容都或多或少会对大家有所帮助，环球网校的小编在这里祝大家的数据分析师职业道路顺利。