python是数据分析吗的简单介绍

本篇文章给大家谈谈python是数据分析吗，以及对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Python能做数据分析吗？
• 2、python数据分析是什么
• 3、如何利用python语言进行数据分析？
• 4、python数据分析是干什么的
• 5、python可以做数据分析吗？
• 6、数据分析 为什么用python

Python能做数据分析吗？

Python能做数据分析

首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的daoWeb框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费源枝开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年雹渗敏喊辩来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。

由于Python拥有非常丰富的库，使其在数据分析领域也有广泛的应用。

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python数据分析是什么

Python本身是一门编程语言，应用桐改于Web开发、爬虫、机器学习等多个领域，但是除了这些，Python大热的一个学习方向——那就是Python数据分析。

在金融领域，Python成为炙手可热的分析工具，这几乎已经成为共识。

1．处理大量数据

我们可以使用Python，对海量数据进行处理；

2．Python可以轻松实现自动

比如你要针对本地某一文件夹下面的局丛判文件名进行批量修改，就可以用Python；

3．Python可用来做算法模型

即使是做数据分析的，一些基础的算法模型还是有必要掌握的，Python可以让你在懂一些基础的算法原理的情况下就能搭建一些模型，比如你可以使用聚类算法郑镇搭建一个模型去对用户进行分类。

如何利用python语言进行数据分析？

随着互联网的不断发展，数据分析已经成为指导我们工作方向的主要依据之一，而岁散今天我们就一起来了解一下，如租返何利用python编程开发来进行数据分析，下面电脑培训就开始今天的主要内容吧。

为什么要学习Python进行数据分析?

Python作为一种用于数据分析的语言，近引起了广泛的兴趣。我以前学过Python的基础知识。下面是一些支持学习Python的原因:

开源-免费安装

很棒弊雀饥的在线社区

简单易学

可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言

不用说，它也有一些缺点:

它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择。

Python2.7和3.4

这是Python中受争议的话题之一。您一定会遇到它，特别是如果您是初学者的话。这里没有正确/错误的选择。这完全取决于情况和你的需要。我会试着给你一些建议来帮助你做出明智的选择。

为什么Python2.7?

很棒的社区支持!这是你早年需要的东西。Python2于2000年末发布，已经使用了超过15年。

过多的三方库!虽然许多库都提供了3.x支持，但仍然有很多模块只能在2.x版本上工作。如果您计划将Python用于特定的应用程序，比如高度依赖外部模块的web开发，那么使用2.7可能会更好。

python数据分析是干什么的

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。

类型（推荐学习：Python视频教程）

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析

建议大家使用python进行数据分析，原因有以下四点：

python语言非常的简单、易学，适合初学者作为入门语言

Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习。举个例子，假如我们在处理数据的时候，希望把用户性别数据数值化，也就是变成计算机可以运算的数字形式，我们可以直接用一行列表推导式完成，十分的简洁，

python拥有强大的通用编程能力

不同于R或者matlab，python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、web、自动化运维甚至游戏等等很多领域都有广泛的应用。这物橘就使公司使用一种技术完成全部服务局卖成为可能，有利于各个技术组之间的业务融合。比如，我们用python的爬虫框架scrapy爬取数据，然后交给pandas做数据处理，最后使用python的web框架django给用户作展示，这一系列任务可以全部用python完成，能大大提高公司的技术效率。

Python拥有一个巨大而活跃的科学计算社区

Python在数据分析和交互、探桐蚂逗索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库和活跃的社区，使python成为数据处理任务重要解决方案。在科学计算方面，python拥有numpy、pandas、matplotpb、scikit-learn、ipython等等一系列非常优秀的库和工具，特别是pandas在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，正在成为各行业数据处理任务的首选库。

python是人工智能时代的通用语言

在人工智能火热的今天，python已经成为了最受欢迎的编程语言。得益于python的简洁、丰富的库和社区，大部分深度学习框架都优先支持python语言编程，比如当今最火热的深度学习框架tensorflow，它虽然是C++编写的，但对python语言支持最好。

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python可以做数据分析吗？

Python已成为数据分析和数据科学事实上的标准语言和标准平台之一。

下面是Python生态系统为数据分析师和数据科学家提供的常用程序库。

NumPy：这是一个通用程序库，不仅支持常用的数值数组，同时提供了用于高效处理这些数组的函数。

SciPy：这是Python的科学计算库，对NumPy的功能进行了大量扩充，同时也有部分功能是重合的。Numpy和SciPy曾经共享基础代码，后来分道扬镳了。

Pandas：这是一个用于数据处理的程序库，不仅提州神供了丰富的数据结构，同时为处理数据表和时间序列提供了相应的函数。

Matplotlib：这是一个2D绘图库，在绘制图形和图像方面提供了良好的支持。当前，Matplotlib已经并入SciPy中并支持NumPy。

IPython：这个库行迹蠢为Python提供了强大的交互式Shell，也为Jupyter提供了内核，同时还支持交互式数据可视化功能。

Jupyter Notebook：它提供了一个基于Web的交互式shell，可以创建和共享支持可实时代码和档陪可视化的文档。Jupyter Notebook通过IPython提供的内核支持多个版本的Python。

python可以说是数据分析一大利器。

数据分析 为什么用python

究其原因，主要有以下几点：

①Python的语法简单，代码可读性高，易于上手，有利于初学者学习;当我们处理数据时，我们希望使数据数字化并将其转换为计算机可以操作的数字形式。我们可以直接使用一个行列表推导来完成，这非常简单。

②Python在数据分析和交互，探索性计算和数据可视化方面拥有非常成熟的库和活跃的社区，这使Python成为数据任务处理的重要解决方案。在数据处理和分析方面，Python具有numpy，pandas，Matplotlib，scikit-learn，IPython和其他出色的库和工具，尤其是pandas在数据处理方面具有绝对优势。

③Python具有很强的通用编程能力，这与别的编程语言不同。Python不仅在数据分析方面功能强大，而且在爬虫，web，运维甚至游戏等领域也发挥着非常重要的作用。公司只需一项技术即可完成所有服务，或宏这有利于裂茄业务整合并可以提高工作效率。

④Python是人工智能的首选编程语言。在人工智能时代，Python已成为最受欢迎的编程语言。得益于Python语法简洁，丰富的库衫源册和社区，大多数深度学习框架都优先支持Python语言。

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