Python的優點也十分突出，例如上手簡單，程式碼簡潔、高效，已經成為許多學術科學研究人士和一般愛好者的資料分析工具，那麼資料分析師為什麼要學習Python呢？下面我們就來跟大家介紹一下這些內容。
取得資料是資料分析的第一步，沒有資料那麼資料分析的工作就毫無意義。 （推薦學習：Python影片教學）
當然，我們獲取數據的方式有很多，但是最好的方式就是使用Python，Python憑藉它強大的功能可以幫助我們獲取數據。當然，像Java等語言也可以實現爬蟲功能，但Python實作起來是比較簡單的。而Java的學習成本太大， 而Python是十分簡單的，下面我們就來看看Python的資料分析功能。
那麼Python的使用範圍是什麼呢？
其實python為使用者提供了一系列的資料分析包，常用的分析封包包括Numpy以及pandas；此外也為使用者提供了一些操作大型資料集所需的高效使用工具。 一般的企業處理的資料量其實也就是在幾萬到幾十萬之間，向規模更加巨大的資料一般人可能很少有機會處理大規模的資料。但對於數萬、幾十萬條資料的處理，可能恰恰是目前乃至今後中小型企業、研究機構的資料處理常態，在這樣的資料規模面前，Excel會卡頓到讓人想砸電腦，而SPSS 、R等專業統計軟體雖然相對好一些，但一般人並不會使用。在這種情況下，Python提供了一個絕佳的選擇。
Python的優勢是十分出色的，尤其是在資料清洗方面，得到了資料分析師的好評，首先就是在資料清洗方面，Python不僅使用靈活簡便而且效率高，相比傳統統計軟體有很大優勢。 而有經驗的資料分析師都知道，資料清洗在整個資料分析專案中幾乎是最耗時的。然後就是可重複使用性，程式具有良好的可重複使用性，一次編寫，下次就可以直接運行，可以大幅減少重複工作量。當然，與其他資料來源連結的能力，Python可以方便地連接互聯網去發送/提取數據，也能從幾乎所有儲存格式文件中存取數據，包括文字文件、Excel、圖片及各類SQL資料庫。這樣數據分析師就可以不依賴其他人提供的特定格式數據，進而大幅提升數據使用能力。 最後就是Python良好的可擴展性。 Python有從小數據到大數據的處理能力，其數據分析之外的功能也很強大，我們學習了絕對沒有壞處的。
關於數據分析產業一定得學習Python的原因我們就給大家介紹到這裡了，我們不難發現Python的確是一個十分實用的技能。所以說，能夠熟練地利用Python能夠幫助大家更好地進行數據分析工作。
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