Python是目前使用的最流行的计算机编程语言之一。毫不夸张地说，在2019年，它超过Java，在全球最大的软件开发平台GitHub上排名第二。Python可以用于多种用途，但是它最普遍（且增长最快）的用途是数据分析领域。

在此文章中，我们将探索Python为什么成为数据分析师的流行工具，

1.什么是Python？

Python是一种计算机编程语言。它最初于90年代初开发，用于创建简单的脚本。但是，自数字时代来临以来，其应用迅速膨胀。这要归功于其代码的简单性及其多功能性。使用Python的组织包括Netflix，纽约证券交易所，甚至是NASA。

2. Python为什么对数据分析有好处？

为了欣赏Python的应用程序，它有助于理解数据分析。在最高级别上，数据分析意味着在数据中寻找可以为业务决策提供依据的模式。“数据”可以包括从电话号码或重量，名称到甚至普通商品价格的所有信息，您可以自己命名！“分析”是指以清晰（通常是视觉）的方式收集和分类这些数据，得出见解并进行报告。

Python可以帮助简化许多这些任务。让我们看看为什么。

Python很容易学习

Python是一种“抽象”语言。这意味着许多计算方面都在内部进行处理。因此，Python用户不必“像计算机一样思考”。他们不必成为编码专家，而是可以专注于自己的目标-获取并提供有用的见解。

Python非常适合编写脚本

在数据分析中，敏捷性至关重要。无论您是收集还是分析数据，Python的简单性都非常适合快速编码和调整脚本。与更复杂的编程语言（例如C ++）相比，它特别简单。

3. Python的用途是什么？

我们将解释它们的作用，以及一些组织如何使用它们来简化数据任务。实际上，数据分析师的职责要比下面概述的要多得多，但我们的目标是涵盖一些关键职责。

通用数据处理的Python

当您在日常生活中（例如新闻中）遇到图表或统计信息时，它们总是以清晰的方式呈现。不幸的是，原始数据很少以这种方式开始！分析师的首要任务是理解他们的数据。随着巨大的数据集，人工手动操作将需要大量的时间。

幸运的是，Python的通用的数据处理库派上用场。其中的一个， 熊猫，允许用户修改数值表，更改格式类型，合并数据集，以及更多。另一个 NumPy具有多维数组。这些结构，其允许用户存储相同的数据类型的值，并操作它们。这使NumPy具有出色的科学用途。

Python的通用的数据处理库有多种应用。例如，采取与旅游相关的搜索网站， 新账户。据报道，他们利用与NumPy获得海量搜索数据，他们每天收集一目了然。这使他们可以改进算法。/

Python的基于图像分析

如果你的数据是图片的形式会发生什么，而不是文本？别担心。PyPI将具有专用于基于图像的处理库。虽然有些我们已经讨论了能够支持此功能的库，特别流行的是 OpenCV的。

初创公司和全球性公司，如谷歌，雅虎，和丰田都使用OpenCV的。它的应用很广泛了。它支持面部识别，甚至可以进行分类录像人体运动。较少的Orwellian应用包括缝合图像（例如Google Street View），消除照片中的红眼，检查飞机跑道上是否有碎片或检查工厂中的产品标签。数据分析领域正在快速增长和改进，而Python恰恰是最前沿。

4.总结

正如我们所覆盖，Python是一种非常灵活的编程语言。它易于学习，易于使用并且具有强大的在线支持。最重要的是，Python是开源的。这意味着有成千上万的可用的第三方软件库，它可以用来简化一系列的分析任务：

一般数据处理

数据积累（或“刮”）

数据可视化和报告

机器学习

基于图像的数据分析

深入挖掘，您会发现我们几乎没有刮过表面。Python有数据分析中很酷的应用吨。而且我们甚至没有触及它的用途等各个领域，如Web开发，或特效制作！