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做数据分析使用Python有哪些优势

这期内容当中小编将会给大家带来有关做数据分析使用Python有哪些优势,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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在大数据的浪潮下,许多行业都开始运用数据来指导各项商业决策的实施。那么我们应该如何进行数据分析呢?这个时候Python出现在我们的眼前,作为数据分析的一大利器,它与其他数据分析工具的差别又在哪里呢?下面我们就来看看,做数据分析时使用Python的优势,除了它自身语言简洁高效易上手的优点,还有它身上具备了许多工具都没有的强大性能。

1、Python自身的优势。

Python简单易学可读性强,一段好的代码,阅读起来像是在读一篇外语文章,可以使你只关心完成什么工作任务,而不是纠结于Python语法。除此之外,它还拥有非常多优秀的库可用于数据分析,目前超过125,000的第三方Python库,对于像pandas,NumPy和matplotlib这样以数据为中心的库,任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是免费开源的!!

 

2、Python与其他数据分析工具的对比。

(1)Python处理Excel表格,是通过调用模块,处理这些数据并生成报表。相比Excel,Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。

 

(2)相比spss,spss是个统计软件,只适合在科学研究领域做实验数据的分析,并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑,因此在这些场景的使用更有优势。

(3)相比R语言,Python的机器学习库只有一个sklearn,所有的机器学习方法都集中在这一个库中,而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库,R语言中的机器学习方法是如此的分散,以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升,有一些曾经只使用R的人在转向Python,投入到一个呈现上升趋势的技术中,未来才会更加宽广。

(4)相比上述的几个工具,,Python在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现。包括数据搜集,清洗,整理,可视化,机器学习,人工智能,开发,运维等。所以光一个Python就可以做到全套服务。

上述就是小编为大家分享的做数据分析使用Python有哪些优势了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。


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