python可以做数据分析吗？

1. 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。

2. python数据分析有什么用？

3. 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。这就使公司使用一种技术完成全部服务成为可能，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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4. 为什么用python做数据分析

1、为什么用Python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Web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。
2、为什么用R做数据分析
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。
在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。

5. python数据分析可以做什么工作

现在互联网发展迅速，众多行业巨头，都已经转投到人工智能领域，而人工智能的首选编程语言就是python，所以学好Python能够从事的工作还是很多的，而且前景非常不错。
学完python可以应用于以下领域：
①Web 和 Internet开发
②科学计算和统计
③人工智能
④桌面界面开发
⑤软件开发
⑥后端开发
⑦网络爬虫
可以从事的岗位也很多，比如Python爬虫工程师，大数据工程师等等！
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。

6. python数据分析干什么

第一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数以及列数。你可以使用info函数来查看数据表的整体信息，使用dtype函数来返回数据格式;lsnull是Python中检验空值的函数，可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一行进行空值检查，返回的结构是逻辑值，包含空值返回true，不包含则返回false。
第二、数据清洗
Python可以进行数据清洗，Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充;Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
第三、数据提取
进行数据提取时，主要使用三个函数：loc、iloc以及ix。Loc函数按标签进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按照标签和位置进行提取。除了按标签和位置提取数据之外，还可以按照具体的条件进行提取，比如使用loc和isin两个函数配合使用。
第四、数据筛选
Python数据分析还可以进行数据筛选，Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。使用的主要函数是groupby和pivot_table;groupby是进行分类汇总的函数，使用方法比较简单，groupby按列名称出现的顺序进行分组。

7. python数据分析是什么

Python本身是一门编程语言，应用于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搭建一个模型去对用户进行分类。

8. 为什么用Python做数据分析

为什么用Python做数据分析
原因如下：
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集
python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全
Python具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新
4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等。
Python最大的优点那就是简单易学。Python代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
其实现如今，Python是一个面向世界的编程语言，Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，相信大家已经知道了使用Python做数据分析的优点了。Python语言得益于它的简单方便，使得其在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析行业的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以不管大家是否进入数据分析行业，学习Python是没有坏处的。
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