Python 是資料分析中最重要的程式語言嗎？

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在本文中，我們將討論 Python 是否是資料分析中最重要的程式語言。

Python 是一種面向物件、開源、靈活且易於學習的程式語言。它擁有豐富的庫和工具，使資料科學家的工作更加輕鬆。

此外，Python 擁有龐大的社群基礎，工程師和資料科學家可以在其中向他人提問和解答問題。Python 長期以來一直被用於資料科學服務，並且將繼續成為資料科學家和開發人員的首選。

介紹

資料是任何公司/企業或業務的關鍵組成部分。為了獲取有助於業務決策的資訊，需要以快速準確的方式收集、處理和分析資料流。

資料科學領域正在快速發展。資料的數量可能非常龐大，這使得資訊管理變得複雜且耗時。

Python 是一種在科學計算中流行的程式語言，因為它包含大量面向資料的特性包，有助於加速和簡化資料處理，從而節省時間。

此外，Python 擁有龐大的社群基礎，工程師和資料科學家可以在其中向他人提問和解答問題。Python 長期以來一直被用於資料科學服務，並且將繼續成為資料科學家和開發人員的首選。

收集原始資料並將其轉換為使用者可用於決策的資訊的過程稱為資料分析。

它包括評估、淨化、轉換和建模資料，以提取有用的資訊，得出結論並改進決策過程。

在當今的商業世界中，資料分析對於做出科學決策和支援企業更高效地運作至關重要。

資料探勘是一種資料分析技術，它側重於統計建模和資訊探索，以實現預測性目標，而不是純粹的描述性目標。

商業智慧包括高度依賴聚合的資料分析，主要側重於業務資訊和決策制定，以提高利潤率。

Python 是否適合資料分析？

是的，Python 非常適合資料分析。

Python 最初於 1990 年推出，但最近才開始流行。2020 年，Python 是第四大最流行的程式語言，僅次於 JavaScript、HTML/CSS 和 SQL，有 44.1% 的開發人員使用它。

Python 是一種面向物件、解釋型、通用高階語言。該語言用於 API 開發、人工智慧 (AI)、Web 開發、物聯網 (IOT) 等目的。

Python 的流行部分源於它在資料科學家中的廣泛使用。它是最容易學習的語言之一，擁有龐大的庫，並且在資料科學的各個階段都表現出色。

為什麼 Python 是資料分析的良好選擇？

Python 是一種高階、面向物件、動態且多用途的程式語言，即多正規化語言。Python 的語法、動態型別和解釋特性使其成為一種優秀的指令碼語言。

Python 是一種多功能、最大程度解釋的程式語言，具有多種優勢，並且經常用於簡化大型和複雜的資料集。

Python 有一些顯著的特點使其成為資料分析的最佳選擇。讓我們在下面看看它們。

易於學習

Python 優先考慮簡單性和可讀性，同時為資料分析師/科學家提供各種有用的選擇。

因此，即使是經驗不足的程式設計師也可以輕鬆地使用其相對簡單的語法來設計有效的解決方案，以解決複雜的案例，只需幾行程式碼即可。

靈活

另一個使 Python 在資料科學家和分析師中流行的重要特徵是其極大的靈活性。

因此，可以建立資料模型，系統化資料集，開發基於機器學習的演算法，開發 Web 服務，並利用資料探勘快速完成各種任務。

龐大的庫集合

它擁有大量完全免費的庫，即對公眾開放。這是使 Python 適用於資料分析和資料科學的主要因素。

在資料科學領域工作的人員肯定熟悉 Pandas、SciPy、StatsModels 等術語，這些術語是資料科學界常用的庫。

值得強調的是，庫一直在發展並提供強大的解決方案。

圖形和視覺化

視覺資訊通常以其更容易理解、使用和回憶而聞名。

Python 為其使用者提供了各種不同的視覺化工具。因此，它現在已成為所有資料科學的必要方法，而不僅僅是資料處理。

資料分析師可以透過建立多個圖表和視覺化以及 Web 就緒的互動式繪圖，使資料更容易訪問。

內建資料分析工具

Python 的內建分析工具使其成為處理大量資料的理想選擇。

除了衡量效能的其他關鍵指標外，Python 的內建分析工具還可以輕鬆探索模式，關聯大型資料集中的資訊，並提供更深入的見解。

Python 如何用於資料分析？

如前所述，Python 在資料分析的各個階段都表現出色。為資料科學構建的 Python 庫非常有用。

Python 用於資料分析的三個最常見方法是：

• 資料探勘

• 資料處理和建模，以及

• 資料視覺化。

資料探勘

資料工程師使用基於 Python 的資料探勘框架，如 Scrapy 和 BeautifulSoup。Scrapy 允許您建立自定義程式，從 Web 上收集結構化資料。它也常用於從 API 收集資料。

BeautifulSoup 用於無法從 API 檢索資料的情況：它抓取資料並將其排列成所需的格式。

資料處理和建模

NumPy 和Pandas 是在此階段使用的主要庫。

NumPy（數值 Python）用於組織大型資料集，並使數學運算和陣列向量化更加容易。

Pandas 提供兩種資料結構：序列（專案列表）和資料幀（具有多個列的表格）。此庫將資料轉換為資料幀，允許您刪除或新增列，並對其執行其他操作。

資料視覺化

Matplotlib 和 Seaborn 是流行的 Python 資料視覺化庫。也就是說，它們有助於將冗長的數字列表轉換為簡單的視覺化、直方圖、餅圖、熱圖等，以便於理解。

當然，除了這裡列出的庫之外，還有更多庫。Python 提供了廣泛的工具，用於資料分析專案，並且可以幫助完成流程中的每個任務。

結論

Python 仍然是最流行的資料分析語言。它包含許多有助於資料分析師在其工作各個階段的庫，一個很棒的社群可以在事情不按計劃進行時為您提供幫助，並且它是最容易學習的語言之一。