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用Python做数据分析有哪些优势?

在大数据的浪潮下 ， 许多行业都开始运用数据来指导各项商业决策的实施 。 那么我们应该如何进行数据分析呢？这个时候Python出现在我们的眼前 ， 作为数据分析的一大利器 ， 它与其他数据分析工具的差别又在哪里呢？下面我们就来看看 ， 做数据分析时使用Python的优势 ， 除了它自身语言简洁高效易上手的优点 ， 还有它身上具备了许多工具都没有的强大性能 。
用Python做数据分析有哪些优势?
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1、Python自身的优势 。
Python简单易学可读性强 ， 一段好的代码 ， 阅读起来像是在读一篇外语文章 ， 可以使你只关心完成什么工作任务 ， 而不是纠结于Python语法 。 除此之外 ， 它还拥有非常多优秀的库可用于数据分析 ， 目前超过125,000的第三方Python库 ， 对于像pandas ， NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库 ， 任何懂Python语法规则的人都可以操作部署 。 最重要的是它是免费开源的！！
2、Python与其他数据分析工具的对比 。
（1）Python处理Excel表格 ， 是通过调用模块 ， 处理这些数据并生成报表 。 相比Excel ， Python能够处理更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型 。
（2）相比spss ， spss是个统计软件 ， 只适合在科学研究领域做实验数据的分析 ， 并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑 ， 因此在这些场景的使用更有优势 。
（3）相比R语言 ， Python的机器学习库只有一个sklearn ， 所有的机器学习方法都集中在这一个库中 ， 而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库 ， R语言中的机器学习方法是如此的分散 ， 以至于很难掌握 。 而且Python的使用人数在不断上升 ， 有一些曾经只使用R的人在转向Python ， 投入到一个呈现上升趋势的技术中 ， 未来才会更加宽广 。
（4）相比上述的几个工具, ， Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手 。 目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现 。 包括数据搜集 ， 清洗 ， 整理 ， 可视化 ， 机器学习 ， 人工智能 ， 开发 ， 运维等 。 所以光一个Python就可以做到全套服务 。
【用Python做数据分析有哪些优势?】看了这么多Python在使用数据分析时的优势 ， 大家心动了吗？心动不如行动 ， 现在就开始学习Python吧~掌握了这一个利器 ， 大家就可以下数据的海洋里游刃有余的遨游 。


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