1樓：中公教育it培訓優就業
資料分析主要步驟是：資料採集、資料處理、資料分析、資料展現和撰寫報告。
python資料分析，會網路爬蟲，在資料採集這的工作基本就沒有問題了；
資料處理用python的numpy和pandas，可以作為入門的方向，dataframe可以派上用場；掌握的理論知識，和**工具使用方法，結合一些常見案例，自己模仿，瞭解原理，同時鞏固第一階段的**工具的使用技巧；通過自己的專案經驗，融匯貫通，思考如何做分析，怎麼做分析，從什麼角度去做，使用哪種方法更好，效率更高，對資料有一定的巨集觀認識，利用自己之前的積累，對資料有一定的掌控和結果輸出。
資料視覺化方面，用matplotlib可以實現，python也可以做詞雲視覺化等等，報告撰寫方面，需要多鍛鍊鍛鍊寫作能力。
2樓：time溜智子
資料分析有很多種，連最基本的excel都可以解決，沒有你想象的那麼難。很多軟體都可以搞定，沒必要一定要用程式設計。
python做資料分析可以嗎？
3樓：大朗吃藥
可以。python是一種物件導向、直譯式計算機程式設計語言，由guido van rossum於2023年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴充套件性等特點，python又被稱之為膠水語言。
下圖為主要程式語言近年來的流行趨勢，python受歡迎程度扶搖直上。
由於python擁有非常豐富的庫，使其在資料分析領域也有廣泛的應用。由於python本身有十分廣泛的應用，本期python資料分析路線圖主要從資料分析從業人員的角度講述python資料分析路線圖。整個路線圖計劃分成16周，120天左右。
主要學習內容包括四大部分：
1）python工作環境及基礎語法知識瞭解（包括正規表示式相關知識學習）；
2）資料採集相關知識（python爬蟲相關知識）；
3）資料分析學習；
4）資料視覺化學習。
資料分析一定要學python嗎？
4樓：尊威天下網路
不一定，資料分析很靈活，沒有你想得那麼古板。
5樓：老男孩教育
當然不是，資料分析分為很多種，難易度也是不同的，簡單的只需要excel就能解決，不一定要用python，如果遇到較為複雜的資料分析，則需要用到程式語言；而且很多種程式語言都可以進行資料分析，只不過python更具優勢而已。
1、python處理excel**，是通過呼叫模板，處理這些資料生成報表。對比excel來說，python能夠處理更大的資料集，能夠更容易實現自動化分析，比較容易建立複雜的機器學習模型。
2、對比spss，是一個統計軟體，只適合在科學研究領域做實驗資料的分析，不適合偏向實際應用場景的資料分析。而python能夠處理複雜的資料邏輯，在這些場景之中具有更多的優勢。
3、對比r語言，python機器學習庫只有一個sklearn，所有的機器學習都集中在這一個庫中，而r語言，雖然不清楚具體有多少機器學習的庫，但是r語言中的機器學習方法比較分散，難以掌握。而且python使用人數不斷飆升，也有不少r語言人轉向python，未來市場會更廣泛。
4、相對於來說，python在做機器學習、網路爬蟲、大資料分析時更加的得心應手。在資料科學方法python發揮了非常重要的優勢，同時在運維、人工智慧、開發、運維、桌面、遊戲等領域python也是得心應手，可以說是萬能的語言。
用python學資料分析難嗎？
6樓：加米穀大資料科技
資料分析方向的薪資待遇還是比較高的，而且上升趨勢也比較明顯專。隨著大資料的落地應用屬，資料分析將有廣泛的發展前景，未來廣大的傳統行業也將陸續釋放出大量的資料分析崗位。
通過python來進行資料分析通常需要學習以下三方面知識：
第一：python基本語法。python語言的語法結構還是比較簡單易學的。
第二：目前採用機器學習進行資料分析是比較常見的方式，通過python來實現機器學習演算法也相對比較容易。學習機器學習的重點在演算法上，然後通過python來完成演算法實現，這個過程需要學習一系列庫，包括numpy、matplotlib、scipy、pandas等。
第三：大資料平臺。大資料分析離不開大資料平臺。
7樓：尊威天下網路
資料分copy析是python語言的一大應用領域，學習python不僅bai可以做資料分析，還可du
以從事zhi人工智慧、爬蟲、web開發、機dao器學習等工作，相對於其他的語言來說，python語言學習起來更簡單一些，因為python語言通俗易懂、容易上手，對於零基礎人員來說是不錯。
8樓：aaa軟體教育
不難，python是當下十分火爆的程式語言，尤其在人工智慧應用方面。如果有心從事程式設計方向的工作，最好到專業機構深入學習、多實踐，更貼近市場，這樣更有利於將來的發展。
最近在糾結學習大資料還是python，可以給我意見麼？
9樓：god_bless你
python目前應用較為火熱的方向包括機器學習（ai）和大資料的處理。個人感覺學大資料，肯定會學資料分析的理論、方法、以及使用的語言，而這個語言很可能是python配合第三方包（如pandas，numpy，scipy等）。
而學python則純粹學python的資料結構、語法等基礎功能。至於樓主以後想怎麼用、朝那方面發展就不定了。
個人覺得，你可先學習python，入門後再學習大資料。當然如果你的學習能力很強同時學也是沒問題的。刻苦專研1個月基本上就能入門的。當然學習用的教材一定要選好。
10樓：曾施
最近在糾結學習大資料，還是劈彎兒什麼玩意，給我意見嗎？我給你的意見就是你喜歡什麼就要去學什麼，喜歡喜歡自己學的東西就要好好的，而且要有他要有他。
11樓：油藕金
還是學習大資料吧，感覺這一個更全面，以後用處更大。
12樓：**最新資源
可以一起學習呀，這兩個沒有衝突。
13樓：網友
現在就這學期大資料還是盤頭可以給我意見嗎？我感覺你現在還去學大資料。
python可以做資料分析，好處是什麼呢？怎麼學習？
14樓：uq3仝q矆
python的優點，很多人說了無數次，但是我還是要重複：簡單、易學、免費開源、可擴充套件等等。還有就是python的庫既強大又豐富，所以這些就是好處；
其次就是怎麼學習：首先要了解的就是python的工作環境和基礎語法知識點，還有一些正規表示式相關的知識點；然後是就是資料採集相關知識帶你還有資料分析學習和視覺化的學習。
給一些建議，就是黑馬程式設計師、傳智播客，上面很多免費的學習資料，自己多去翻一下。
15樓：網友
隨著人工智慧時代呼聲漸起，python憑藉其入門簡單、應用廣泛的優勢成為很多想要入行網際網路行業的人們的首選程式語言。如果你想學一門語言，可以從語言的適用性、學習的難易程度、企業主的要求幾個方面考慮。從這幾個角度看，學習python都沒有什麼可挑剔的。
如果你想要專業的學習python開發，更多需要的是付出時間和精力，一般在2w左右。應該根據自己的實際需求去實地看一下，先好好試聽之後，再選擇適合自己的。只要努力學到真東西，前途自然不會差。
16樓：長沙新華電腦學院
1、檢查資料表。
python中使用shape函式來檢視資料表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函式檢視資料表的整體資訊，使用dtypes函式來返回資料格式。isnull是python中檢驗空值的函式，你可以對整個資料表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回true，不包含則返回false。
使用unique函式檢視唯一值，使用values函式用來檢視資料表中的數值。
2、資料表清洗。
python中處理空值的方法比較靈活，可以使用dropna函式用來刪除資料表中包含空值的資料，也可以使用fillna函式對空值進行填充。python中dtype是檢視資料格式的函式，與之對應的是astype函式，用來更改資料格式，rename是更改列名稱的函式，drop_duplicates函式刪除重複值，replace函式實現資料替換。
3、資料預處理。
資料預處理是對清洗完的資料進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括資料表的合併、排序、數值分列、資料分組及標記等工作。在python中可以使用merge函式對兩個資料表進行合併，合併的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函式和sort_index函式完成排序，使用where函式完成資料分組，使用split函式實現分列。
4、資料提取。
主要是使用三個函式：loc、iloc和ix，其中loc函式按標籤值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標籤和位置進行提取。除了按標籤和位置提起資料以外，還可以按具體的條件進行資料，比如使用loc和isin兩個函式配合使用，按指定條件對資料進行提取。
5、資料篩選彙總。
python中使用loc函式配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函式還能實現excel中sumif和countif函式的功能。python中使用的主要函式是groupby和pivot_是進行分類彙總的函式，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。
python資料分析好學嗎？
17樓：加米穀大資料科技
為什麼python適合做資料分析：
1， 語言特性。
python是一門開源的、功能強大的動態程式語言， 對於動態語言來說， 往往提供開發友好的程式設計方式。 python有強大的社群支援、有成千上萬的成熟庫和框架的支援。這使得使用python做開發非常便捷。
2， 由於資料分析的庫和框架的支援。
正是由於python語言的流行性，在細分的各種工作領域中的庫的層出不窮，在資料分析領域尤為如此。 不僅僅是效能良好的基礎的numpy庫， scipy庫， 還有支援統計分析的pandas庫， 支援機器學習的scikit-learn庫以及支援資料視覺化的matplotlib以及seaborn等等。每種庫和框架都足夠成熟適合現實生活中的資料分析工作要求。
18樓：aaa軟體教育
python語言好學，但是到底怎麼應用，及場景應用。還需要個人來實現。所以這個很難定義難易。
19樓：老男孩教育
資料分析是python語言的一大應用領域，學習python不僅可以做資料分析，還可以從事人工智慧、爬蟲、web開發、機器學習等工作，相對於其他的語言來說，python語言學習起來更簡單一些，因為python語言通俗易懂、容易上手，對於零基礎人員來說是不錯的選擇，初學者的首選。
大資料分析學習什麼內容，學習大資料分析要用到哪些知識？
大資料分析工具介紹 前端展現 用於展現分析的前端開源工具有jaspersoft，pentaho,spagobi,openi,birt等等。用於展現分析商用分析工具有style intelligence rapidminer radoop cognos,bo,microsoft power bi,or...
資料分析需要掌握哪些知識呢，資料分析需要掌握哪些知識？
資料分析所需要掌握的知識 數學知識 對於初級資料分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份資料集時，需要先進行了解資料集的質量，進行描述統計。而對於高階資料分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的瞭解。分析工具 對於分析工具，sql 是必須會的，還有要...
資料分析要學習哪些，資料分析都要學習哪些內容
付費內容限時免費檢視 回答資料分析師需要學習統計學 程式設計能力 資料庫 資料分析方法 資料分析工具等內容，還要熟練使用 excel，至少熟悉並精通一種資料探勘工具和語言，具備撰寫報告的能力，還要具備紮實的 sql 基礎 資料程式設計 資料程式設計工具有python r sas等，目前比較火的是py...