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Python在數據分析中的重要性

来源:中国数据分析行业网 | 时间:2019-08-27 | 作者:数据委

Python語言被發明者定義爲“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。”

 

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。它還有助于開發複雜的數值和科學應用程序。有了這種通用性,Python成爲世界上增長最快的編程語言之一就不足爲奇了。

 

那麽Python是如何與數據分析相協調的呢?我們將仔細研究爲什麽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?稍微复习一下數據分析師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。

 

數據分析師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,它們識別、分析和解釋複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。

 

最後,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。考虑到大數據的扩散(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。

 

數據分析vs數據科學

在深入探討爲什麽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,因爲數據科學也往往從編程語言中受益匪淺。換句話說,Python適合數據科學的許多原因最終也成爲它適合數據分析的原因。

 

这两个领域有明显的重叠,但也非常独特,各自独立。數據分析師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,數據分析師关注此时此地,而数据科学家则推断可能发生的情况。

 

在很多情況下,這兩個專業之間的界線會變得模糊,這就是爲什麽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,理想情况下,数据科学家应该具有很强的商业头脑,而數據分析師不需要担心掌握这种特殊的才能。然而,數據分析師应该精通Excel等电子表格工具。

 

就工资而言,初级數據分析師平均年薪为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。

 

那麽,爲什麽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,那麽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成爲初學者的理想工具。Python爲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。換句話說,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,並且使用基于社區的開發模型。Python是爲在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台。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數據分析師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,總而言之,Python使用起來並不複雜。

 

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,數據分析師可以自由地处理工作中更有趣和更有价值的部分。

 

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。