Python作为近年来非常火热的语言，它的功能十分强大！今天IT考试网主要分析下Python数据分析：为什么学习Python数据分析，python数据分析有什么用？数据分析相关的 Python 库。希望本文内容对大家有帮助！
1、为什么学习Python数据分析
2、python数据分析有什么用？
3、数据分析相关的 Python 库
一、首先我们先说说为什么学习Python数据分析
互联网时代，我们每一个人，每天无时无刻都在生产数据，一分钟内，微博上新发的数据量超过10万，b站的视频播放量超过600万……
这些庞大的数字，意味着什么？
意味着每天需要大量的人员要对这些数据进行分析，筛选有用的数据…我们拿企业举例：
美团外卖根据你以前点的外卖口味倾向，去预测你今天会点的外卖，在首页就推荐给你，提高下单率；
滴滴打车会实时监测某个区域的打车需求数，当需求暴增时，会适当抬高行程的价格，使得公司利润最大化；
百度会根据客户的最近的搜索词条，去联动网站电商给客户推荐最近可能会需要购买的产品，提高购买率……
因为数据分析可以直接反馈业务的真实情况，几乎所有知名互联网企业，都会有自己的大数据中心用来分析数据，提供给公司业务部门，辅助业务决策。
某前端：测试页面效果，生成了各种图表，但老板说这只是浅层次的解释，程序员还需要做数据分析？
某后端：面对大数据集和复杂运算，Excel会把人急疯，自从用Python给Excel编写了自动化脚本操作应用程序，轻轻松松读存xlsx、csv等数据格式文件！
某运维：自从某盟数据被运维删后，Hr招人要求必须会Python；
某产品：自从学了Python，日报数据自动生成，简直太爽……
可以说无论你做研发，系统架构，还是做产品，运营，甚至是管理，数据分析都是其基本功，可以毫不夸张的说：数据分析能力，是职场必备技能！可以让你未来至少10年的技术生涯游刃有余。
笔者特意从招聘网站爬取了高级工程师的招聘需求：
从行业上看，金融、电子商务、移动互联网这些最热门、最有前景的行业对Python有着极大的需求。
从JD来看，越来越多的大厂在招聘工程师时都要求Python数据分析技能，这个岗位真香！
从职业角度来讲这就是为什么要学Python数据分析的原因，为了更好的职业发展，恰更好的饭…市场需要而已！
二、python数据分析有什么用？
接下来我们再说下python数据分析有什么用？
python能做数据分析，自然离不开它本身具有的语言特性：
Python的语法简单，代码可读性高，容易入门，有利于初学者学习；
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都有非常成熟的库；
Python拥有强大的通用编程能力，有别于R语言，Python不仅在数据分析方面能力强大，在爬虫、WEB、自动化运维甚至于游戏等领域都有非常不错的作用；
简单来说，可以做到的内容有很多，比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。
三、与数据分析相关的 Python 库（NumPy、Pandas、Matplotlib、IPython、SciPy），感兴趣的同学可以去网上了解了解：
NumPy
NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它提供：
快速高效的多维数组对象 ndarray；
直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数；
线性代数运算、随机数生成;
将 C、C++、Fortran 代码集成到 Python 的工具等。
它专为进行严格的数字处理而产生。多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA 用其处理一些本来使用 C++，Fortran 或Matlab 等所做的任务。
Pandas
Pandas 主要提供快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。
Matplotlib
Matplotlib 是最流行的用于绘制数据图表的 Python 库。
IPython
IPython 是 Python 科学计算标准工具集的组成部分，是一个增强的 Python Shell，目的是提高编写、测试、调试 Python 代码的速度。主要用于交互式数据处理和利用matplotlib 对数据进行可视化处理。
SciPy
SciPy 是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。主要包括以下包：
scipy.integrate: 数值积分例程和微分方程求解器；
scipy.linalg: 扩展了由 numpy.linalg 提供的线性代数例程和矩阵分解功能；
scipy.optimize: 函数优化器以及根查找算法；
scipy.signal: 信号处理工具；
scipy.sparse: 稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器；
scipy.special: SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数的 Fortran 库）的包装器。
scipy.stats: 标准连续和离散概率分布、各种统计检验方法和更好的描述统计法；
scipy.weave: 利用内联 C++ 代码加速数组计算的工具。
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