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本文目录一览：
- 1、高考结束,带你分析python语言优点与缺点?
- 2、如何利用python语言进行数据分析?
- 3、Python数据分析案例-药店销售数据分析
- 4、python数据分析是什么
- 5、python数据分析怎么学
- 6、自学3年Python的我成了数据分析师,总结成一张思维导图
高考结束,带你分析python语言优点与缺点?
缺点： 执行速度：Python是一种解释型语言，相比于C++或Java这样的编译型语言，其执行速度可能较慢。
第一个缺点就是运行速度慢，和C程序相比非常慢，因为Python是解释型语言，你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码，这个翻译过程非常耗时，所以很慢。而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码，所以非常快。
简单：python***用极简主义设计思想，语法简单优雅，不需要很复杂的代码和逻辑，可以实现强大的功能，适合初学者学习。
毫无疑问，Python确实有用很多的优点，每一个优点看起来都非常吸引人。但是，Python并不是没有缺点的，最主要的缺点有以下几个：Python的执行速度不够快。
如何利用python语言进行数据分析?
1、可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言 不用说，它也有一些缺点：它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了程序员的时间（由于易于学习），它仍然是一个不错的选择。
2、掌握基本的编程之后，就可以进行简单的数据处理。为什么大家喜欢用python来数据分析呢，因为它有很多的库，一般常用的有Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb。高深的还有Scikit-Learn、Keras。Numpy主要针对数组数据的一些相关处理。
3、下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。推荐课程：Python教程。
4、engine是使用的分析引擎，读取csv文件一般指定python避免中文和编码造成的报错。而读取excel文件，则是一样的味道： 非常easy，其实read_csv和read_excel还有一些参数，比如header、sep、names等，大家可以做额外了解。
Python数据分析案例-药店销售数据分析
在导入数据时为了防止导入不进来，会强制所有数据都是object类型，但实际数据分析过程中“销售数量”，“应收金额”，“实收金额”，这些列需要浮点型（float）数据，“销售时间”需要改成时间格式，因此需要对数据类型进行转换。
在第一步和第二步，我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科学计算，pandas主要用于表型数据处理。利用Python分析建模 在分析和建模方面，主要包括Stat***dels和Scikit-learn两个库。
接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。生成数据表常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。
利用python进行数据分析 链接： ***s：//pan.baidu***/s/15VdW4dcuPuIUEPrY3RehtQ ？pwd=3nfn 提取码： 3nfn 本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。
python数据分析是什么
1、数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用[_a***_]和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
2、Python本身是一门编程语言，应用于Web开发、爬虫、机器学习等多个领域，但是除了这些，Python大热的一个学习方向——那就是Python数据分析。在金融领域，Python成为炙手可热的分析工具，这几乎已经成为共识。
3、Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
4、那么问题来了，利用Python数据分析可以做什么呢？简单来讲，可以做的事情有很多，具体如下。第检查数据表 Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。
5、Python数据分析还可以进行数据筛选，Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。
6、为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。
python数据分析怎么学
数据获取 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。
编程能力 Excel。 ***表（Pivot Table）是做数据分析的必备技能。***表可以帮你迅速汇总数据，看到各类型数据的直观特征就像是让你站在更高的视角看待数据。作为进阶，Excel自带的函数、各种插件，以及VBA也是很好的工具。
数据获取：公开数据、Python爬虫外部数据的获取方式主要有以下两种。（推荐学习：Python视频教程）第一种是获取外部的公开数据集，一些科研机构、企业、***会开放一些数据，你需要到特定的网站去下载这些数据。
风险分析与运营分析的计算机模拟 软件层面的分析学（组织层面的分析课题、IT与业务用户、变革管理、数据课题、结果的展现与传达方法）掌握AI Machine Learning算法，会用工具（比如Python/R）进行建模。
Python作为一种用于数据分析的语言，近引起了广泛的兴趣。我以前学过Python的基础知识。
自学3年Python的我成了数据分析师,总结成一张思维导图
我们首先明确一个大的方向，知道自己以后要做什么。因为我是统计学专业，所以我会选择从事数据分析行业，那么 用Python做数据分析成了一个最佳选择 。
但是对于一个专业的数据分析师来说，他会针对一个问题进行系统的剖析，很快就会形成一种由点到线、由线到面、由面到体的一种思维过程，很快就会得出一个很好的结论，效率及其高的。
第三：分析思维的练习。比如结构化思维、思维导图、或百度脑图、麦肯锡式分析，了解一些***art、5W2H、SWOT等等那就更好了。不一定要掌握多深多全，但一定要了解一些。第四：数据库知识。
它可以帮助我们系统的梳理知识，还可以帮助我们发散创意，帮助我们在某一个创意下深挖、垂直思考。将我们头脑中的创意变成可被执行的创造力。
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