python数据分析_Python进行数据分析，站在风口浪尖上的python
1、为什么选择Python进行数据分析？
首先Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。
Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。
另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。更重要的是，Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。
Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一，国内外许多公司也已经在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。
2、选择python做数据分析的前景如何：
Python近几年备受追捧成为网红编程语言，除了AI，一部分原因和数据分析行业的爆发有着密不可分的关系。
越来越多企业对数据的重视程度的增加，数据分析师需求的大幅上涨，Python作为数据分析界最容易入门上手并且做数据分析首选的的分析工具，需求也相应有了暴增。
全球顶尖管理咨询公司麦肯锡一份详细分析报告显示：2018年大数据人才缺口在140000到190000之间，对于如何利用大数据做决策的数据分析岗位缺口将达150000！
SO数据分析类岗位薪资通常都会有一个较高的起薪。初入职场零经验的应届毕业生拿到10K的薪资几乎已成常态，而20k-30k的薪资也大有人在。
数据分析，就业前景广，覆盖咨询、会计师事务所、快消、金融、互联网等各大热门行业。
数据分析能力是职场必备技能
近50%的岗位需要具备「数据分析」能力，现在几乎大多数热门岗位都会在招聘JD中，给出“具备数据分析能力”这样的招聘条件。
从销售、市场，到运营、产品经理、用户研究等，都试图从各种繁杂数据中看出点门道，获得对市场、产品、消费者等方面的洞见。最近两年，越来越多的企业，在招聘时都明确要求候选人能掌握Python，以此来提升大量数据处理的效率。
3、有人看到这里可能会疑惑，说了这么多，那么Python实际生活中能够应用于数据分析的地方到底有哪些呢？
当下互联网的趋势是：觉得通过技术手段获取网上越来越丰富的数据，并基于这些数据做分析及可视化，必能产生有价值的结果，帮助大家改善生活。
星星恰巧和同事聊到过这个趋势，他们非常认同这个观点，例如可以用这种实时且定量的方式来跟踪一些上市公司或者私有公司旗下的产品，来确定谁是有价值的投资目标。因为考虑到Python灵活及各类爬虫库的优势，最终选用Python来做数据获取的主体架构；
首先抓取数据可以来自于如下网站：
各应用商店：获取App的下载量及评论
大众点评及美团网：餐饮及各类线下门店消费及评价情况
汽车之家及易车：汽车的相关数据
58及搜房；房屋租售数据
新浪微博：用户的各种发言及舆论
财经数据：雪球及各类财经网站
宏观数据网站：天气、12306火车、机票网站
下面举几个例子可能大家会更清楚明了了！
- 根据刚刚说的【来确定谁是有价值的投资目标】这个目的，首先是找出找出最有价值的App，下图是在各个维度找出最有价值的App，各种量级范围内在30天/7天增长最快及评价最好榜单。
紧接着下图就是对某个App的下载量跟踪
再通过爬取大众点评以及美团的线下门店数据，产生了下图效果，这是某上市公司的门店变化情况，可以跟踪TA的增长情况。
另外Python的数据分析还可以用在以下这些地方：
- 下图是抓取汽车之家的数据，做出BBA（奔驰宝马奥迪）这三大豪华品牌的交叉关注度，帮助品牌及4A公司了解他们用户的忠诚度以及品牌之间迁移的难度。
- 下面两张图是抓取新浪微博的数据，分析广东白酒的消费场所以及分析广东白酒和各类食品的相关度，帮助白酒行业了解他们的产品应用场景以及衍生产品线
4、那么如何使用Python来开展数据分析工作？
Python是数据分析利器，假如你掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界……
Python有满足各种数据分析需求的强大而易用的标准库，大部分时间，你主要是在和它们打交道。如何快速了解并应用它们？
具体流程如下
1)数据获取
一般有数据分析师岗位需求的公司都会有自己的数据库，数据分析师可以通过SQL查询语句来获取数据库中想要数据。
Python已经具有连接sql server、mysql、orcale等主流数据库的接口包，比如pymssql、pymysql、cx_Oracle等。
而获取外部数据主要有两种获取方式，一种是获取国内一些网站上公开的数据资料，例如国家统计局；一种是通过编写爬虫代码自动爬取数据。
如果希望使用Python爬虫来获取数据，我们可以使用以下Python工具：
【Requests】 - 主要用于爬取数据时发出请求操作。
【BeautifulSoup】 -用于爬取数据时读取XML和HTML类型的数据，解析为对象进而处理。
【Scapy】- 一个处理交互式数据的包，可以解码大部分网络协议的数据包。
2)数据存储
对于数据量不大的项目，可以使用Excel来进行存储和处理，但对于数据量过万的项目，使用数据库如Mysql来存储与管理会更高效便捷。
对于使用Python进行网络抓取的数据，我们也可以使用pymysql包快速地将其存储到Mysql中去。
3)数据预处理
数据预处理也称数据清洗。大多数情况下，我们拿到手的数据是格式不一致，存在异常值、缺失值等问题的，而不同项目数据预处理步骤的方法也不一样。
数据分析有80%的工作都在处理数据。如果选择Python作为数据清洗的工具的话，我们可以使用Numpy和Pandas这两个工具库：
【Numpy】 - 用于Python中的科学计算。它非常适用于与线性代数，傅里叶变换和随机数相关的运算。它可以很好地处理多维数据，并兼容各种数据库。
【Pandas】 –Pandas是基于Numpy扩展而来的，可以提供一系列函数来处理数据结构和运算，如时间序列等。
4)可视化分析
数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具有：
Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。
Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和Pandas进行无缝链接。
Pyecharts-是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库，可以快速绘制动态交互式可视化图形。
你可以想象成python会是你的另外一双手，去释放你的重复性劳动，只等着你写好代码和程序去控制它，去下指令。
另外啊，Python数据分析工作后期转岗加薪的可能性很高，你可以往不同方向发展，薪资嘛，当然也是越精越高的。
看到这儿，可能小伙伴们已经了解了什么是python进行数据分析、python数据分析在生活中的实例、如何用python开始数据分析等。但是作为零基础的话学习python数据分析的道路还漫长。
科普了这么久那就好人做到底~
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