Python是如何成为数据分析语言的首要选择

Python的创建者将Python定义为“一种解释的、面向对象的、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，使其非常适合于快速应用程序开发，以及用作连接现有组件的脚本或胶水语言。”

Python是一种通用编程语言，可以用于web和桌面应用程序的开发。在复杂数值和科学应用程序的开发中也很有用，有了这种通用性，Python很快成为世界上增长最快的编程语言之一。

那么Python是如何进行数据分析的呢?仔细研究为什么这种多用途编程语言对于今天想要从事数据分析工作或者正在寻找提升技能的途径的人来说是必须的。为什么应该选择Python进行数据分析？

无论如何，数据分析师会做什么？稍微回顾一下数据分析师的角色可能有助于更轻松地回答关于Python为什么很合适的问题。对工作了解得越多，在完成工作所需的工具中做出更好的选择。

数据分析师负责使用统计技术解释数据并分析结果，并提供持续的报告。他们开发和实施数据分析，数据收集系统以及其他优化统计效率和质量的策略。他们还负责从主要或辅助数据源获取数据并维护数据库。

此外，它们还可以识别，分析和解释复杂数据集中的趋势或模式。数据分析人员查看计算机报告，打印输出和性能指标，以查找和纠正代码问题。通过这样做，他们可以筛选和清除数据。

数据分析人员进行完整的生命周期分析，以包括需求，活动和设计，以及开发分析和报告功能。他们还监视性能和质量控制计划，以发现改进之处。

最后们使用上述责任和义务的结果来更好地与管理层合作，确定业务和信息需求的优先级。

只需简要浏览一下这些繁重的数据任务即可发现，拥有一款能够轻松快速地处理大量数据的工具是绝对必要的。考虑到大数据的激增（并且还在不断增加），重要的是能够处理大量信息，对其进行清理并对其进行处理以供使用。Python非常合适，因为它的简单性和执行重复性任务的简便性意味着需要更少的时间来尝试弄清楚该工具的工作方式。

数据分析与 数据科学

在深入探讨为什么Python对于数据分析如此重要之前，首先必须建立数据分析与数据科学之间的关系，因为后者也往往会从编程语言中受益匪浅，这一点很重要。换句话说，Python对数据科学有用的许多原因也最终成为了它适合于数据分析的原因。

这两个领域在各自的右边都有很大的重叠，但也有很大的区别。数据分析师和数据科学家之间的主要区别在于，前者从已知数据中收集有意义的见解，而后者则处理假设（假设）。数据分析师每天处理数据，使用数据回答向他们提出的问题，而数据科学家则尝试预测未来并将这些预测纳入新问题中。或者换一种说法，数据分析师专注于此时此地，而数据科学家则推断可能是什么。

经常在这两个专业之间的界限变得模糊，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的原因。例如，这两个专业都需要软件工程知识，熟练的沟通技巧，基本的数学知识以及对算法的理解。此外，这两个专业都要求具备诸如R，SQL和Python等编程语言的知识。

另一方面，理想情况下，数据科学家应该具有强大的业务敏锐度，而数据分析师则不必担心掌握特定的人才。但是，数据分析人员需要精通Excel等电子表格工具。

那么，为什么Python对于数据分析必不可少？

灵活

如果尝试从未有过的创意，那么Python就非常适合。对于想要编写应用程序和网站脚本的开发人员来说，它是理想的选择。

易学

得益于Python对简单性和可读性的关注，它具有渐进且相对较低的学习曲线。这种易于学习的特性使Python成为初学者的理想工具。Python为程序员提供的优势是，使用较旧的语言时，使用较少的代码行来完成任务所需要的代码少于一个。换句话说，花费更多的时间来玩它，而花更少的时间来处理代码。

开源

Python是开源的，并使用基于社区的模型进行开发。Python设计为可在Windows和Linux环境中运行。而且，它可以轻松地移植到多个平台。有许多开源Python库，例如数据处理，数据可视化，统计，数学，机器学习和自然语言处理。

Python拥有大量的使用人群，并在学术界和工业界得到大量使用，且有很多可用的分析库。越来越多的数据分析师和数据科学家选择使用了Python，且一直在不断增加用户体量！