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来源:  |  发布时间:2020-11-03  |  浏览量:80

Python本身是一门编程语言,应用于Web开发、爬虫、机器学习等多个领域,但是除了这些,今天小编要告诉你Python大热的一个学习方向——那就是Python数据分析。


我常常会听到这样的问题,金融分析中,为什么我要学习像Python这样的编程语言,甚至使用它超过Excel呢?在金融领域,Python成为炙手可热的分析工具,这几乎已经成为共识。面对ExcelPython,谁更适合数据分析,也确实一直被大家讨论。


为什么要学习Python

既然Python在数据分析领域是一个和Excel类似的数据分析工具,二者实现的功能都一样,为什么还要学Python,把Excel学好不就行了吗?小编认为学习Python的主要原因有以下几点:


1.在处理大量数据时,Python的效率高于Excel

当数据量很小的时候,Excel和Python的处理速度基本上差不多,但是当数据量较大或者公式嵌套太多时,Excel就会变得很慢,这个时候怎么办呢?我们可以使用Python,Python对于海量数据的处理效果要明显优于Excel。


Vlookup函数做一个实验,两个大小均为23MB的表(6万行数据),在未作任何处理、没有任何公式嵌套之前,Excel中直接在一个表中用Vlookup函数获取另一个表的数据需要20秒(我的计算机性能参数是I78GB内存、256GB固态硬盘),配置稍微差点的计算机可能打开这个表都很难。但是用Python实现上述过程只需要580毫秒,即0.58秒,是Excel效率的34倍。


2Python可以轻松实现自动化

你可能会说Excel的VBA也可以自动化,但是VBA主要还是基于Excel内部的自动化,一些其他方面的自动化VBA就做不了,比如你要针对本地某一文件夹下面的文件名进行批量修改,VBA就不能实现,但是Python可以。


3Python可用来做算法模型

虽然你是做数据分析的,但是一些基础的算法模型还是有必要掌握的,Python可以让你在懂一些基础的算法原理的情况下就能搭建一些模型,比如你可以使用聚类算法搭建一个模型去对用户进行分类。


为什么要对比Excel学习Python

Python虽然是一门编程语言,但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样,而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件,所以可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。例如数值替换,即把一个值替换成另一个值, 对把“Excel”替换成“Python”这一要求,在Excel中可以通过鼠标点选实现。

 

我们学习数据分析,并不是孤立的学习Excel或者Python中的操作,而是围绕整个数据分析的流程:熟悉工具明确目的获取数据熟悉数据处理数据分析数据得出结论验证结论展示结论,告诉你每一个过程都会用到什么操作,这些操作用ExcelPython分别怎么实现。


数据分析一定是先有想法然后考虑如何用工具实现,而不是刚开始就陷入记忆工具的使用方法中。


有通过正确的分析手段,从海量、杂乱的数据中挖掘到巨大的商业机会,来支撑公司快速发展,不断增加营收,才能体现数据的真实价值!因此,99%的公司都特别需要优秀的数据分析师,而且给的薪资都非常高,字节跳动就给出30000元月薪起步!


对于还没毕业或者刚刚工作的大学生来说,要真正接触核心业务,具备高阶的数据分析能力就很不现实!


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