獲取數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的第一步,沒有數(shù)據(jù)那么數(shù)據(jù)分析的工作就毫無意義。(推薦學習:Python視頻教程)
當然,我們獲取數(shù)據(jù)的方式有很多,但是最好的方式就是使用Python,Python憑借它強大的功能可以幫助我們獲取數(shù)據(jù)。當然,像Java等語言也可以實現(xiàn)爬蟲功能,但Python實現(xiàn)起來是比較簡單的。并且Java的學習成本太大, 而Python是十分簡單的,下面我們就來看一看Python的數(shù)據(jù)分析功能。
那么Python的使用范圍是什么呢?
其實python為使用者提供了一系列的數(shù)據(jù)分析包,經(jīng)常用到的分析報包括Numpy以及pandas;此外還為使用者提供了一些操作大型數(shù)據(jù)集所需的高效使用工具。一般的企業(yè)處理的數(shù)據(jù)量其實也就是在幾萬到幾十萬之間,向規(guī)模更加巨大的數(shù)據(jù)一般人可能很少有機會處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)。但是對于幾萬、幾十萬條數(shù)據(jù)的處理,可能恰恰是目前乃至今后中小型企業(yè)、研究機構的數(shù)據(jù)處理常態(tài),在這樣的數(shù)據(jù)規(guī)模面前,Excel會卡頓到讓人想砸電腦,而SPSS、R等專業(yè)統(tǒng)計軟件雖然相對好一些,但一般人并不會使用。在這種情況下,Python提供了一個絕佳的選擇。
Python的優(yōu)勢是十分出色的,尤其是在數(shù)據(jù)清洗方面,得到了數(shù)據(jù)分析師的好評,首先就是在數(shù)據(jù)清洗方面,Python不僅使用靈活簡便而且效率高,相比傳統(tǒng)統(tǒng)計軟件有很大優(yōu)勢。而有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)分析師都知道,數(shù)據(jù)清洗在整個數(shù)據(jù)分析項目中幾乎是最耗時的。然后就是可復用性,程序具有良好的可復用性,一次編寫,下次就可以直接運行,可以大大減少重復工作量。當然,與其他數(shù)據(jù)源鏈接的能力,Python可以方便地連接互聯(lián)網(wǎng)去發(fā)送/提取數(shù)據(jù),也能從幾乎所有存儲格式文檔中存取數(shù)據(jù),包括文本文檔、Excel、圖片及各類SQL數(shù)據(jù)庫。這樣數(shù)據(jù)分析師就可以不依賴于其他人提供的特定格式數(shù)據(jù),從而極大地提升數(shù)據(jù)使用能力。最后就是Python良好的可擴展性。Python有從小數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)的處理能力,其數(shù)據(jù)分析之外的功能也很強大,我們學習了絕對沒有壞處的。
關于數(shù)據(jù)分析行業(yè)一定得學習Python的原因我們就給大家介紹到這里了,我們不難發(fā)現(xiàn)Python的確是一個十分實用的技能。所以說,能夠熟練地利用Python能夠幫助大家更好進行數(shù)據(jù)分析工作。
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