数据分析师的最佳编程工具组合：VSC + Jupyter + Docker

在日益繁忙的工作环境中，选择合适的编程工具已成为提升开发者工作效率的关键。不同的工具能够帮助我们简化代码编写、自动化任务、提升调试速度，甚至让团队协作更加顺畅。然而不同的岗位对编程工具的要求也许并不一样，本文粗浅探讨数据分析师的最佳编程工具组合。不妥之处，欢迎指正。

一、关于Jupyter Notebook：优势与困惑

优势

数据分析师编程的最佳语言是Python，而配套的最佳编程工具无疑是Jupyter Notebook。究其原因，主要是因为它有如下特点：

1. 按单元运行，边写代码边看结果。对数据分析师来说，基本上每个程序的第一单元的最后一句话总是df.head()😄。因为在装载数据后，首先就是想看一下数据长啥样。Jupyter按单元运行的特点，就让我们达到了这个目的。当然，远不止第一个单元，后面随时都会看看中间结果或者部分结果。其它编程平台很难做到这一点。

边写代码边看结果的另一个好处是随时可以修改写错的代码。这代替了繁琐的Debug过程，或者说让Debug过程变得更有趣。

当然，按单元运行的好处还远不止于此。例如我们有一个程序，先做数据清洗，接着做计算。因为数据量较大，数据清洗和准备花了20分钟，但是计算中有一个小小的Bug，那么这次调试就浪费了20分钟。而按单元运行，则在消除Bug的时候，前面的数据清洗工作单元不必再次运行，只需要修改计算单元，即可重新运行计算部分。这样就大大提高了编程和调试效率。

2. 直接显示图表，看图说话更高效。一图胜千言，可视化是数据分析的一个重要工作。一边写程序，一边把数据用图表形式展现出来，不仅让工作更有趣，同时也帮助数据分析师思考。