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柔佛dt抵达济南:Python在數據分析中的重要性

柔佛dt抵达济南 www.amvocm.com.cn 來源:中國數據分析行業網 | 時間:2019-08-27 | 作者:數據委

Python語言被發明者定義為“一種解釋、面向對象、具有動態語義的高級編程語言”。它的高級內置數據結構,結合了動態類型和動態綁定,使得它非常適合于快速應用程序開發,以及用作腳本或粘合劑語言來將現有組件連接在一起?!?/span>

 

Python是一種通用編程語言,這也說明它可以用于web和桌面應用程序的開發。它還有助于開發復雜的數值和科學應用程序。有了這種通用性,Python成為世界上增長最快的編程語言之一就不足為奇了。

 

那么Python是如何與數據分析相協調的呢?我們將仔細研究為什么這種通用編程語言對于今天想從事數據分析工作或正在尋找提高技能的途徑的任何人來說都是必須的。

 

數據分析:概述

數據分析師到底是做什么的呢?稍微復習一下數據分析師的角色可能有助于更容易地回答為什么Python很適合這個問題。你對一項工作了解得越透徹,你就會在完成這項工作所需的工具上做出更好的選擇。

 

數據分析師負責用統計技術解釋數據和分析結果,并提供持續的報告??⒑褪凳┦莘治?、數據收集系統和其他優化統計效率和質量的策略?;垢涸鶇又魘菰椿蚋ㄖ菰椿袢∈薟⑽な菘?。

 

此外,它們識別、分析和解釋復雜數據集中的趨勢或模式。數據分析人員檢查計算機報告、打印輸出和性能指標,以便定位和糾正代碼問題。通過這樣做,可以過濾和清理數據。

 

數據分析師進行完整的生命周期分析,包括需求、活動和設計,以及開發分析和報告功能?;辜囁匭閱芎橢柿靠刂萍蘋?,以確定改進。

 

最后,使用上述職責和職責的結果,以便更好地與管理層合作,確定業務和信息需求的優先級。

 

只需簡單地瀏覽一下這個數據量很大的任務列表,就會發現擁有一個能夠輕松快速處理大量數據的工具是絕對必要的??悸塹醬笫蕕睦┥?而且仍在不斷增長),能夠處理大量信息、清理信息并對其進行處理以供使用是非常重要的。Python正好符合這一要求,因為它執行重復任務的簡單性和易用性意味著花在研究該工具如何工作上的時間更少。

 

數據分析vs數據科學

在深入探討為什么Python對數據分析如此重要之前,首先建立數據分析和數據科學之間的關系是很重要的,因為數據科學也往往從編程語言中受益匪淺?;瘓浠八?,Python適合數據科學的許多原因最終也成為它適合數據分析的原因。

 

這兩個領域有明顯的重疊,但也非常獨特,各自獨立。數據分析師和數據科學家之間的主要區別在于,前者從已知數據中整理有意義的見解,而后者則更多地處理假設問題,即假設條件。數據分析人員處理日常事務,使用數據來回答呈現給的問題,而數據科學家則試圖預測未來,并在新問題中構建這些預測?;蛘呋瘓浠八?,數據分析師關注此時此地,而數據科學家則推斷可能發生的情況。

 

在很多情況下,這兩個專業之間的界線會變得模糊,這就是為什么Python賦予數據科學的優勢可能與數據分析所享有的優勢相同。例如,這兩種職業都需要軟件工程知識、勝任的溝通技能、基本的數學知識和對算法的理解。此外,這兩種職業都需要編程語言的知識,比如R、SQL,當然還有Python。

 

另一方面,理想情況下,數據科學家應該具有很強的商業頭腦,而數據分析師不需要擔心掌握這種特殊的才能。然而,數據分析師應該精通Excel等電子表格工具。

 

就工資而言,初級數據分析師平均年薪為6萬美元,而數據科學家在美國和加拿大的平均年薪為12.2萬美元,數據科學經理的平均年薪為17.6萬美元。

 

那么,為什么Python對于數據分析是必不可少的呢?嗯…

它是靈活的。如果您想嘗試一些以前從未做過的創造性工作,那么Python非常適合您。對于希望編寫應用程序和網站腳本的開發人員來說,這是一個理想的選擇。

 

這很容易學。由于Python對簡單性和可讀性的關注,它擁有一個漸進的、相對較低的學習曲線。這種易學性使Python成為初學者的理想工具。Python為程序員提供了一個優勢,即使用更少的代碼行來完成任務,而不是使用更老的語言?;瘓浠八?,您花更多的時間來處理它,而花更少的時間來處理代碼。

 

它是開源的。Python是開源的,這意味著它是免費的,并且使用基于社區的開發模型。Python是為在Windows和Linux環境下運行而設計的。而且,它可以很容易地移植到多個平臺。有許多開放源碼的Python庫,例如數據操作、數據可視化、統計、數學、機器學習和自然語言處理,僅舉幾個例子(有關這方面的更多信息,請參閱下面的部分)。

 

它有很好的支持。任何可能出錯的事情都會出錯,如果您使用的是不需要付費的東西,獲得幫助可能是一個相當大的挑戰。幸運的是,Python擁有大量的追隨者,并且在學術界和工業界得到了廣泛的應用,這意味著有大量有用的分析庫可用。需要幫助的Python用戶總是可以求助于堆棧溢出、郵件列表以及用戶提供的代碼和文檔。而且Python越流行,就會有越多的用戶提供關于用戶體驗的信息,這意味著可以免費獲得更多的支持材料。這就造成了越來越多的數據分析師和數據科學家對數據的不斷接受。難怪Python越來越受歡迎!

 

所以,總而言之,Python使用起來并不復雜。

 

Python是數據分析人員工具箱中很有價值的一部分,因為它是為執行重復任務和數據操作而定制的,任何處理過大量數據的人都知道重復的頻率。通過擁有處理繁重工作的工具,數據分析師可以自由地處理工作中更有趣和更有價值的部分。

 

數據分析人員還應該記住其他各種各樣的Python庫。這些庫,如Numby、panda和Matplotlib,幫助數據分析人員執行他或她的函數,一旦您確定了Python的基礎知識,就應該看看這些庫。