‘壹’ python处理excel的优势有什么
① 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,适合这些场景;
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,我们并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。
因为Python拥有像海一样丰富的第三方库,所以Python在数据分析方面能够处理的问题非常之广,从Excel比较擅长的公式计算,数据透视分析,到MATLAB比较擅长的科学计算,再到R语言中那些零散的机器学习库所能做的事情,Python都能优雅从容的面对。而这些工具不擅长的网络爬虫,大数据分析(结合spark),Python更是能够出色的完成。
‘贰’ 使用Python做数据分析的优点是什么
最近几年,大数据的发展程度越来越明显,很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展,这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来,对于数据分析这个工作中,是需要学会一些编程语言的,比如MATLAB,Python,Java等语言。对于初学者来说,Python是一个不错的语言,Python语言简单易懂,同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么使用Python做数据分析的优点是什么呢?一般来说就是简单易学、语言通用、存在科学计算活跃区域等等。
首先说说Python的第一个优点,那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道,Python语法简单的多,代码十分容易被读写,最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候,一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式,这样,不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃,这就是Python作为数据分析的原因之一,python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势,尤其是pandas,在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势,已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
Python也具有强大的编程能力,这种编程语言不同于R或者matlab,python有些非常强大的数据分析能力,并且还可以利用Python进行爬虫,写游戏,以及自动化运维,在这些领域中有着很广泛的应用,这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题,这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python,能够大大的提高数据分析的效率。
python是人工智能时代的通用语言
Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助,这是因为人工智能需要的是即时性,而Python是一种非常简洁的语言,同时有着丰富的数据库以及活跃的社区,这样就能够轻松的提取数据,从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述,想必大家已经知道了使用Python做数据分析的优点是什么了吧,Python语言得益于它的简单方便使得在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感,对于数据分析从业者以及想要进入数据分析从业者的人来说,简单易学容易上手的优势也是一个优势,所以,要做好数据分析,一定要学会Python语言。
‘叁’ python可以做数据分析,好处是什么呢怎么学习
链接:https://pan..com/s/1FJZAznKSbwv-X52AM7uSfg
炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起。
课程将从Python的基本使用方法开始,一步步讲解,从ETL到各种数据分析方法的使用,并结合实例,让学员能从中借鉴学习。
课程目录:
Python基础
Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符
了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句
常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍
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‘肆’ python处理excel的优势是什么
在我们工作中往往需要处理大量的数据,因此Excel在我们工作中是一个必不可少的工具,不过,近期很多人开始用Python处理数据,那
么,大家为什么开始用Python了呢?Python辅助处理excel的有什么优点呢?
首先,我们先说说Excel 主要优点:
1)数据透视功能,一个数据透视表演变出10几种报表,只需吹灰之力。易用性,一个新手,只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。
2)统计分析,其实包含在数据透视功能之中,但是非常独特,常用的检验方式一键搞定。
3)图表功能,这几乎是Excel的独门技能,其他程序只能望其项背而自杀。
4)高级筛选,这是Excel提供的高级查询功能,而操作之简单。
5)自动汇总功能,这个功能其他程序都有,但是Excel简便灵活。
6)高级数学计算,却只要一两个函数轻松搞定。
其实,上面的内容有些废话,但是为了文章的完整性还是写上了,不过要想真正精通Excel,最高端就是用VBA语言自己写宏,但是VBA
作为一种编程语言也是十分难学,如果不写VBA就需要一个一个的把数据录入,然后一行行公式计算,最后再绘制图表。不仅如此,由于
Excel都是手动录入,所以要反复检查有没有错误,往往会耗费不少的时间。因此,Python就派上了用场。
批量出图
除了整理数据,Python的批量出图功能也很强大。
用Excel出图需要不停的用鼠标操作,而且非常容易出错。
而用Python,只需要几行代码轻松解决,特别是当工作重复度很高的时候,只要略微改动代码即可,大大的节省了时间,提高了完成效率。
数据可视化
Python还可以自动生成数据可视图。
利用Python强大的绘图功能,数据导入-分析-出结果
绘图这个过程可以一次性完成,数据结果非常清晰直观。
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