在信息時代的今天，數據推動業務發展、數據輔助業務決策早已成為大勢所向，而順應大數據時代號召的人，薪資待遇自然也是讓人羨慕不已—— 數據分析師確實是高薪職業，大部分公司提供的待遇基本上是10K往上走；且隨著工作經驗的累積和技能樹的完善， 薪資超過30K也是指日可待！那么 python是什么意思？

▲某招聘網站的數據分析師薪資待遇分布情況

    Python是近年來最火的編程語言之一， python是什么意思？在數據分析領域，Python語言的運行效率是Excel望塵莫及的，圖表的交互性和工作可復用性也非Excel可比擬。

   那么Python和其他數據分析工具有什么不同？讓我們來看看在數據分析中使用Python的優勢。除了簡單、高效和易于使用的語言之外，Python還具有許多工具所沒有的強大性。

▲使用python構建交互式圖表查看整體營收情況

Python自身的優勢

    Python易于學習和閱讀。一段好的代碼讀起來就像一篇外語文章。它可以讓你只關心要完成什么任務，而不是關注Python語法。此外，它還有許多優秀的數據分析庫。目前，有超過125000個第三方Python庫。對于以數據為中心的庫，如熊貓、NumPy和matplotlib，任何知道Python語法規則的人都可以操作和部署它們。最重要的是它是免費的和開源的！

 python是什么意思?Python和其他數據分析工具的比較

    1、在處理大量數據時，Python的效率高于Excel；可以更容易地實現自動分析；建立復雜的機器學習模型相對容易。

    2、相比spss，它是個統計軟件，只適合在科學研究領域做實驗數據的分析，并不適合做偏向實際應用場景的數據的分析；而Python能夠處理復雜的數據邏輯，因此在這些場景的使用更有優勢。

    3、與R語言相比，Python的機器學習庫只有一個sklearn，所有的機器學習方法都集中在這個庫中。R語言的機器學習方法非常分散， 上手還是需要長期的學習。此外，使用Python的人數正在增加。

    可見， Python在機器學習、網絡爬蟲和大數據分析方面更方便。目前， 數據科學中的許多應用程序都可以使用Python輕松實現。包括數據收集、清理、分類、可視化、機器學習、人工智能、開發、操作和維護等。所以只有一個Python可以完成整個服務。

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