Python在数据分析中的重要性

Python语言被发明者定义为“一种解释、面向对象、具有动态语义的高级编程语言”。它的高级内置数据结构，结合了动态类型和动态绑定，使得它非常适合于快速应用程序开发，以及用作脚本或粘合剂语言来将现有组件连接在一起。”

Python是一种通用编程语言，这也说明它可以用于web和桌面应用程序的开发。它还有助于开发复杂的数值和科学应用程序。有了这种通用性，Python成为世界上增长最快的编程语言之一就不足为奇了。

那么Python是如何与数据分析相协调的呢?我们将仔细研究为什么这种通用编程语言对于今天想从事数据分析工作或正在寻找提高技能的途径的任何人来说都是必须的。

数据分析：概述

数据分析师到底是做什么的呢?稍微复习一下数据分析师的角色可能有助于更容易地回答为什么Python很适合这个问题。你对一项工作了解得越透彻，你就会在完成这项工作所需的工具上做出更好的选择。

数据分析师负责用统计技术解释数据和分析结果，并提供持续的报告。开发和实施数据分析、数据收集系统和其他优化统计效率和质量的策略。还负责从主数据源或辅助数据源获取数据并维护数据库。

此外，它们识别、分析和解释复杂数据集中的趋势或模式。数据分析人员检查计算机报告、打印输出和性能指标，以便定位和纠正代码问题。通过这样做，可以过滤和清理数据。

数据分析师进行完整的生命周期分析，包括需求、活动和设计，以及开发分析和报告功能。还监控性能和质量控制计划，以确定改进。

最后，使用上述职责和职责的结果，以便更好地与管理层合作，确定业务和信息需求的优先级。

只需简单地浏览一下这个数据量很大的任务列表，就会发现拥有一个能够轻松快速处理大量数据的工具是绝对必要的。考虑到大数据的扩散(而且仍在不断增长)，能够处理大量信息、清理信息并对其进行处理以供使用是非常重要的。Python正好符合这一要求，因为它执行重复任务的简单性和易用性意味着花在研究该工具如何工作上的时间更少。

数据分析vs数据科学

在深入探讨为什么Python对数据分析如此重要之前，首先建立数据分析和数据科学之间的关系是很重要的，因为数据科学也往往从编程语言中受益匪浅。换句话说，Python适合数据科学的许多原因最终也成为它适合数据分析的原因。

这两个领域有明显的重叠，但也非常独特，各自独立。数据分析师和数据科学家之间的主要区别在于，前者从已知数据中整理有意义的见解，而后者则更多地处理假设问题，即假设条件。数据分析人员处理日常事务，使用数据来回答呈现给的问题，而数据科学家则试图预测未来，并在新问题中构建这些预测。或者换句话说，数据分析师关注此时此地，而数据科学家则推断可能发生的情况。

在很多情况下，这两个专业之间的界线会变得模糊，这就是为什么Python赋予数据科学的优势可能与数据分析所享有的优势相同。例如，这两种职业都需要软件工程知识、胜任的沟通技能、基本的数学知识和对算法的理解。此外，这两种职业都需要编程语言的知识，比如R、SQL，当然还有Python。

另一方面，理想情况下，数据科学家应该具有很强的商业头脑，而数据分析师不需要担心掌握这种特殊的才能。然而，数据分析师应该精通Excel等电子表格工具。

就工资而言，初级数据分析师平均年薪为6万美元，而数据科学家在美国和加拿大的平均年薪为12.2万美元，数据科学经理的平均年薪为17.6万美元。

那么，为什么Python对于数据分析是必不可少的呢?嗯…

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。

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。

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)。

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。