python數據分析有什么用

這篇文章主要介紹了python數據分析有什么用，具有一定借鑒價值，需要的朋友可以參考下。希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲。下面讓小編帶著大家一起了解一下。

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。

數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，并使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。

類型

在統計學領域，有些人將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重于在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重于已有假設的證實或證偽。

探索性數據分析是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的一種方法，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。該方法由美國著名統計學家約翰·圖基(John Tukey)命名。

定性數據分析又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結果之類的非數值型數據（或者說資料）的分析

建議大家使用python進行數據分析，原因有以下四點：

python語言非常的簡單、易學，適合初學者作為入門語言

Python的語法簡單，代碼可讀性高，容易入門，有利于初學者學習。舉個例子，假如我們在處理數據的時候，希望把用戶性別數據數值化，也就是變成計算機可以運算的數字形式，我們可以直接用一行列表推導式完成，十分的簡潔，

python擁有強大的通用編程能力

不同于R或者matlab，python不僅在數據分析方面能力強大，在爬蟲、web、自動化運維甚至游戲等等很多領域都有廣泛的應用。這就使公司使用一種技術完成全部服務成為可能，有利于各個技術組之間的業務融合。比如，我們用python的爬蟲框架scrapy爬取數據，然后交給pandas做數據處理，最后使用python的web框架django給用戶作展示，這一系列任務可以全部用python完成，能大大提高公司的技術效率。

Python擁有一個巨大而活躍的科學計算社區

Python在數據分析和交互、探索性計算以及數據可視化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社區，使python成為數據處理任務重要解決方案。在科學計算方面，python擁有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等等一系列非常優秀的庫和工具，特別是pandas在處理中型數據方面可以說有著無與倫比的優勢，正在成為各行業數據處理任務的首選庫。

python是人工智能時代的通用語言

在人工智能火熱的今天，python已經成為了最受歡迎的編程語言。得益于python的簡潔、豐富的庫和社區，大部分深度學習框架都優先支持python語言編程，比如當今最火熱的深度學習框架tensorflow，它雖然是C++編寫的，但對python語言支持最好。

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