适合做数据分析

Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。更有码农圈金句：「学完 Python，可以上天」佐证其火热程度！之前有人说过R语言和JAVA语言是最适合做数据分析的计算机编程语言之一。其实，小编想说Python也是最受欢迎的大数据分析编程语言，而且Python大数据开发可以做的更好。

为什么说Python大数据开发可以做的更好，下面就来为大家分析一下。

首先，Python语言它很容易上手。它融合了R语言快速成熟的数据挖掘能力之外，还有更实际的产品构建能力。Python语言也正在迅速地获得主流人士的拥护。只要你用过Python语言，你会发现它是更直观，并且相比R语言更容易学习。它在计算机语言中的整体趋势也是上升的很快。使其在统计分析上的能力超越了之前的R语言。

Python是行业人员正在转换发展的方向。 过去两年里，很明显存在由R 向Python 转化的趋势”在数据处理中，通常存在规模和技巧的权衡，Python语言作为一个折中出现了。

从对数据分析工作的处理上看，IPython notebook 和NumPy 可以用于轻量工作的处理， 而 Python 则是中级规模数据处理的有力工具。丰富的数据交流社区也是 Python 的优势，它提供了大量的Python 工具包和特性。

据悉美国银行也是利用Python语言开发了新的产品以及基础设施接口。而且也用于处理金融数据。

在图灵世界里，Python被赋予的形象是蟒蛇，而蟒蛇不仅仅是灵活的象征，更有一招制敌的大杀器。在现阶段的数据体系内，只要你有所了解的话，想必你会有个感觉：怎么处处都有Python的踪影！其实每一种的计算机编程语言，似乎都有自己成名或适用的领域。比如Java更多用于系统开发，Matlab则用于数值计算及矩阵运算，而Python的自身基因，让其更符合数据领域的策略分析。

因为Python 在数据领域的独特地位，随着互联网的发展其越来越宽广灵活，所以越来越多的人蜂拥而至去学习Python语言。所有说，Python开发更适合做数据分析是没问题的。

现如今90%的企业都在利用数据分析为其带来更加便利的服务，从而数据分析师这类人才可谓供不应求。但是并不是所有的数据分析师都配上当下的薪资，很多数据分析师一直都原地踏步，一两年后还是未能升职加薪，这都是有原因的。

那么如何判断自己是否合适做数据分析师呢？

首先，小编觉得无论做什么工作，兴趣都是最重要的，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他都会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，这当然是最好的。

再则就是逻辑性了，可以试试爱因斯坦的那道最经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久；逻辑思维对数据分析是尤其重要的，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加的高效。

然后就是业务理解能力，最简单的就是先定义下网站的目标是什么，哪些指标可以作为KPI，用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的，能否画出业务流程图。

如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。

最后就是细心、耐心和交流能力，做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。

以上这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。

数据分析师具备技能

● 数据挖掘算法

● 软件建模运用

● 行业案例演练

● 宏观业务决策

总结

如果以上你都有，但如何快速获得岗位专业知识？自学还是接受培训？以下建议可供参考：

自学可以学习到编程技巧，但学不会数据思维和数据挖掘方法，如果是零基础或者刚入门建议通过参加培训系统学习一下相关知识。后续在实践中如果有发现有不足的地方可以通过自学进行补充。

参加培训有老师辅导，会少走很多弯路；同时有不懂的你可以问老师，学习起来会轻松一些。

参加培训会有一个学习和交流的圈子，学习氛围比较好，可以相互交流，共同成长；

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Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。更有码农圈金句：「学完 Python，可以上天」佐证其火热程度！之前有人说过R语言和JAVA语言是最适合做数据分析的计算机编程语言之一。其实，小编想说Python也是最受欢迎的大数据分析编程语言，而且Python大数据开发可以做的更好。

为什么说Python大数据开发可以做的更好，下面就来为大家分析一下。

首先，Python语言它很容易上手。它融合了R语言快速成熟的数据挖掘能力之外，还有更实际的产品构建能力。Python语言也正在迅速地获得主流人士的拥护。只要你用过Python语言，你会发现它是更直观，并且相比R语言更容易学习。它在计算机语言中的整体趋势也是上升的很快。使其在统计分析上的能力超越了之前的R语言。

Python是行业人员正在转换发展的方向。 过去两年里，很明显存在由R 向Python 转化的趋势”在数据处理中，通常存在规模和技巧的权衡，Python语言作为一个折中出现了。

从对数据分析工作的处理上看，IPython notebook 和NumPy 可以用于轻量工作的处理， 而 Python 则是中级规模数据处理的有力工具。丰富的数据交流社区也是 Python 的优势，它提供了大量的Python 工具包和特性。

据悉美国银行也是利用Python语言开发了新的产品以及基础设施接口。而且也用于处理金融数据。

在图灵世界里，Python被赋予的形象是蟒蛇，而蟒蛇不仅仅是灵活的象征，更有一招制敌的大杀器。在现阶段的数据体系内，只要你有所了解的话，想必你会有个感觉：怎么处处都有Python的踪影！其实每一种的计算机编程语言，似乎都有自己成名或适用的领域。比如Java更多用于系统开发，Matlab则用于数值计算及矩阵运算，而Python的自身基因，让其更符合数据领域的策略分析。

因为Python 在数据领域的独特地位，随着互联网的发展其越来越宽广灵活，所以越来越多的人蜂拥而至去学习Python语言。所有说，Python开发更适合做数据分析是没问题的。