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,今天小编要告诉你Python大热的一个学习方向——那就是Python数据分析。

我常常会听到这样的问题,“金融分析中,为什么我要学习像Python这样的编程语言,甚至使用它超过Excel呢?”

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。面对Excel和Python,谁更适合数据分析,也确实一直被大家讨论。

为什么要学习Python

既然Python在数据分析领域是一个和Excel类似的数据分析工具,二者实现的功能都一样,为什么还要学Python,把Excel学好不就行了吗?小编认为学习Python的主要原因有以下几点:

1.在处理大量数据时,Python的效率高于Excel

当数据量很小的时候,Excel和Python的处理速度基本上差不多,但是当数据量较大或者公式嵌套太多时,Excel就会变得很慢,这个时候怎么办呢?我们可以使用Python,Python对于海量数据的处理效果要明显优于Excel。

用Vlookup函数做一个实验,两个大小均为23MB的表(6万行数据),在未作任何处理、没有任何公式嵌套之前,Excel中直接在一个表中用Vlookup函数获取另一个表的数据需要20秒(我的计算机性能参数是I7、8GB内存、256GB固态硬盘),配置稍微差点的计算机可能打开这个表都很难。但是用Python实现上述过程只需要580毫秒,即0.58秒,是Excel效率的34倍。

2.Python可以轻松实现自动化

你可能会说Excel的VBA也可以自动化,但是VBA主要还是基于Excel内部的自动化,一些其他方面的自动化VBA就做不了,比如你要针对本地某一文件夹下面的文件名进行批量修改,VBA就不能实现,但是Python可以。

3.Python可用来做算法模型

虽然你是做数据分析的,但是一些基础的算法模型还是有必要掌握的,Python可以让你在懂一些基础的算法原理的情况下就能搭建一些模型,比如你可以使用聚类算法搭建一个模型去对用户进行分类。

为什么要对比Excel学习Python

Python虽然是一门编程语言,但是在数据分析领域实现的功能和Excel的基本功能一样,而Excel又是大家比较熟悉、容易上手的软件,所以可以通过Excel数据分析去对比学习Python数据分析。例如数值替换,即把一个值替换成另一个值, 对把“Excel”替换成“Python”这一要求,在Excel中可以通过鼠标点选实现。

我们学习数据分析,并不是孤立的学习Excel或者Python中的操作,而是围绕整个数据分析的流程:熟悉工具—明确目的—获取数据—熟悉数据—处理数据—分析数据—得出结论—验证结论—展示结论,告诉你每一个过程都会用到什么操作,这些操作用Excel和Python分别怎么实现。

数据分析一定是先有想法然后考虑如何用工具实现,而不是刚开始就陷入记忆工具的使用方法中。

有通过正确的分析手段,从海量、杂乱的数据中挖掘到巨大的商业机会,来支撑公司快速发展,不断增加营收,才能体现数据的真实价值!因此,99%的公司都特别需要优秀的数据分析师,而且给的薪资都非常高,字节跳动就给出30000元月薪起步!

对于还没毕业或者刚刚工作的大学生来说,要真正接触核心业务,具备高阶的数据分析能力就很不现实!

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