Warum Datenanalysten Python lernen sollten

Die Vorteile von Python sind ebenfalls sehr hervorzuheben, z. B. die Benutzerfreundlichkeit, der präzise und effiziente Code. Es ist für viele akademische Forscher und normale Enthusiasten zu einem Datenanalysetool geworden. Nachfolgend stellen wir Ihnen diese Inhalte vor.

Die Datenbeschaffung ist der erste Schritt der Datenanalyse. Ohne Daten ist die Arbeit der Datenanalyse bedeutungslos. (Empfohlenes Lernen: Python-Video-Tutorial)

Natürlich gibt es für uns viele Möglichkeiten, Daten zu erhalten, aber der beste Weg ist, Python zu verwenden, um Daten zu erhalten Leistungsstarke Funktionen. Natürlich können auch Sprachen wie Java Crawler-Funktionen implementieren, Python ist jedoch relativ einfach zu implementieren. Darüber hinaus ist der Lernaufwand für Java zu hoch, während Python sehr einfach ist. Schauen wir uns die Datenanalysefunktion von Python an.

Was ist also der Einsatzbereich von Python?

Tatsächlich stellt Python Benutzern eine Reihe von Datenanalysepaketen zur Verfügung, darunter Numpy und Pandas. Darüber hinaus stellt es Benutzern einige effiziente Tools zur Verfügung, die für den Betrieb großer Datenmengen erforderlich sind. Verwenden Sie Werkzeuge. Die von einem durchschnittlichen Unternehmen verarbeitete Datenmenge liegt tatsächlich zwischen Zehntausenden und Hunderttausenden. Wenn es um größere Datenmengen geht, haben normale Menschen möglicherweise selten die Möglichkeit, große Datenmengen zu verarbeiten. Allerdings kann die Verarbeitung von Zehntausenden oder Hunderttausenden Daten derzeit und auch in Zukunft die Norm für die Datenverarbeitung in kleinen und mittleren Unternehmen und Forschungseinrichtungen sein, so Excel wird so weit einfrieren, dass die Leute ihre Computer kaputt machen wollen, während SPSS Obwohl professionelle Statistiksoftware wie , R und R relativ besser sind, verwenden die meisten Leute sie nicht. In diesem Fall bietet Python eine ausgezeichnete Wahl.

Die Vorteile von Python sind sehr herausragend, insbesondere bei der Datenbereinigung. Erstens wurde Python in Bezug auf die Datenbereinigung nicht nur flexibel und einfach zu verwenden Hocheffizient gegenüber herkömmlicher Statistiksoftware. Erfahrene Datenanalysten wissen alle, dass die Datenbereinigung fast die zeitaufwändigste im gesamten Datenanalyseprojekt ist. Hinzu kommt die Wiederverwendbarkeit des Programms. Es kann einmal geschrieben und beim nächsten Mal direkt ausgeführt werden, was den Umfang der wiederholten Arbeit erheblich reduzieren kann. Natürlich kann Python mit der Möglichkeit zur Verknüpfung mit anderen Datenquellen problemlos eine Verbindung zum Internet herstellen, um Daten zu senden/extrahieren, und kann auch auf Daten aus fast allen Dokumenten im Speicherformat zugreifen, einschließlich Textdokumenten, Excel, Bildern und verschiedenen SQL-Datenbanken . Auf diese Weise können sich Datenanalysten nicht darauf verlassen, dass andere Daten in einem bestimmten Format bereitstellen, was die Fähigkeit zur Datennutzung erheblich verbessert. Schließlich verfügt Python über eine gute Skalierbarkeit. Python hat die Fähigkeit, kleine Daten zu großen Daten zu verarbeiten, und seine Funktionen außer der Datenanalyse sind auch sehr leistungsfähig. Es schadet absolut nicht, es zu lernen.

Wir stellen Ihnen die Gründe vor, warum Sie Python in der Datenanalysebranche lernen müssen. Es ist nicht schwer festzustellen, dass Python tatsächlich eine sehr praktische Fähigkeit ist. Daher kann die kompetente Verwendung von Python jedem dabei helfen, Datenanalysen besser durchzuführen.

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