本文目录一览：
为什么用Python做数据分析
1、选择Python作为数据分析的原因有以下几个关键因素： 易学易用：Python是一门易于学习且容易使用的编程语言。Python的数据科学库（如pandas和NumPy）非常强大，易于理解，可以让你迅速上手数据分析。
2、究其原因，主要有以下几点：①Python的语法简单，代码可读性高，易于上手，有利于初学者学习；当我们处理数据时，我们希望使数据数字化并将其转换为计算机可以操作的数字形式。我们可以直接使用一个行列表推导来完成，这非常简单。
3、以下是一些 Python 数据分析的优势： 语法简单精炼，适合初学者入门。比起其他编程语言，Python 的语法非常简单，代码的可读性很高，非常有利于初学者的学习 。
4、对于市场人员来说，数据分析是非常重要的，在大数据时代背景下，通过Python做数据分析是一个比较流行的做法。通过Python做数据分析至少能为市场营销人员带来以下几点好处：第一：数据分析是制定营销策略的依据。
5、用Excel进行简单的描述统计分析，每换一份数据都需要重新操作一遍。但使用Python编写每一步过程就非常方便，统一语言带来记录方法的统一。Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。
6、是python的数学符号计算库，用它可以进行数学表达式的符号推导和演算。pandas 提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
python数据建模的一般过程
Python数据分析流程及学习路径 数据分析的流程概括起来主要是：读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。
数学建模的重点是数学，不是计算机或编程语言，重点是要有强大的数学功底，及对欲建模问题的深刻理解和分析，计算机只是一个***工具。当你在数学层面对要建模问题分析清楚了，然后用计算机编程语言去把它表达出来即可。
数据预处理/数据清洗 大多数情况下，原始数据是存在格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。Python做数据清洗，可以使用Numpy和Pandas这两个工具库。
接下来依次介绍各个步骤。回想一下，图数据库就是一些点（ node ）和边（ edge ）的***。现在我们要做出的一个重大决策是如何对节点/边进行建模。对于边来说，必须指定它的关联关系，也就是从哪个节点指向哪个节点。
python数据分析该怎么入门呢?
现在数据分析前景还是很不错的，做数据分析用python比较多。可以先去了解一下python，如果是转行的话，主要分为几个途径：自学：自学的话，成本低，但是时间长，而且对自身的要求更高一些。
数据获取Python具有灵活易用，便利读写的特点，其能够非常便利地调用数据库和本地的数据，同时，Python也是当下网络爬虫的首选东西。
Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。
数据可视化如果在Python中看可视化，你可能会想到Matplotlib。除此之外，Seaborn是一个类似的包，这是用于统计可视化的包。
做数据分析离不开查询数据库，这里主要涉及的是SQL。对于传统的数据库如MySQL，SQL Server，Oracle，或者大数据平台Hadoop，都可以通过SQL查询的方式来获取数据。入门SQL的书推荐一本《MySQL必知必会》，豆瓣评分4分。
其实，python这门编程软件入门很简单。但真正要达到较高的水平得下苦功。一般，知道python的基础知识就可以开始了，像输入、输出、数据类型等等 掌握基本的编程之后，就可以进行简单的数据处理。
如何利用python语言进行数据分析?
利用Python数据可视化 数据可视化是数据工作中的一项重要内容，它可以***分析也可以展示结果。
可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言 不用说，它也有一些缺点：它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间（由于易于学习），它仍然是一个不错的选择。
可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。推荐课程：Python教程。
在R语言中，数据列和行的名字通过colnames和rownames来分别进行提取。
通过工具进行数据分析一方面比较便捷，另一方面也比较容易掌握。但是针对于更加开放的数据分析场景时，就需要通过编程的方式来进行数据分析了，比如通过机器学习的方式进行数据分析，而Python语言在机器学习[_a***_]有广泛的应用。
