Python 数据分析教程


Python简介

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python很适合用来做数据分析,近年来,越来越多的从业人员使用Python来做数据工作,围绕数据分析的生态也越来越完善,拥有比较完备的资源、教程、库等,所以用Python来做数据分析是很不错的选择。

Python的特性

  • 简单易学:Python是一种代表简单主义思想的语言,极其容易上手 。
  • 速度快:Python 的底层是用 C 语言写的,运行速度非常快。
  • 免费开源:使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。
  • 高层语言:用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
  • 面向对象:Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。

为什么使用Python进行数据分析?

基于Python语言的特性,加上历史和文化上的原因,Python发展出了一个大型、活跃的科学计算及数据分析社区。在数据科学、交互式计算以及数据可视化等领域,Python经常被拿来和其他开源或商业编程语言、工具进行对比,比如R、MATLAB、SAS、Stata等。近些年,Python提高了对类库的支持(比如pandas和scikit-learn),使得它成为数据分析任务的一个流行选择。再综合考虑Python在通用软件工程上的总体实力,它便成为数据分析的首选语言。

关于本教程

本教程主要关注用Python来操作、处理、清洗和操作数据时的基本要点,并介绍了主流数据处理库如Numpy、pandas、matplotlib等的使用,基于此,您可以用来实现各种数据分析、数据可视化操作,满足常规数据分析需求。

学习前提

本教程是用Python来做数据分析,而不是做软件开发,所以并不需要您对Python语言非常擅长,只需要掌握基础用法即可。如果您之前没接触过Python,可以直接跟着本教程走,而不需要先单独学习Python。

教程适合人员

  • 数据分析师
  • 报表、BI工程师
  • 数据分析爱好者和从业者