Python的优点也十分突出，比如上手简单，代码简洁、高效，已经成为很多学术科研人士和普通爱好者的数据分析工具，那么数据分析师为什么要学习Python呢？下面我们就给大家介绍一下这些内容。
获取数据是数据分
析的第一步，没有数据那么数据分析的工作就毫无意义。（推荐学习：Python视频教程）
当然，我们获取数据的方式有很多，但是最好的方式就是使用Python，Python凭借它强大的功能可以帮助我们获取数据。当然，像Java等语言也可以实现爬虫功能，但Python实现起来是比较简单的。并且Java的学习成本太大， 而Python是十分简单的，下面我们就来看一看Python的数据分析功能。
那么Python的使用范围是什么呢？
其实python为使用者提供了一系列的数据分析包，经常用到的分析报包括Numpy以及pandas；此外还为使用者提供了一些操作大型数据集所需的高效使用工具。一般的企业处理的数据量其实也就是在几万到几十万之间，向规模更加巨大的数据一般人可能很少有机会处理大规模的数据。但是对于几万、几十万条数据的处理，可能恰恰是目前乃至今后中小型企业、研究机构的数据处理常态，在这样的数据规模面前，Excel会卡顿到让人想砸电脑，而SPSS、R等专业统计软件虽然相对好一些，但一般人并不会使用。在这种情况下，Python提供了一个绝佳的选择。
Python的优势是十分出色的，尤其是在数据清洗方面，得到了数据分析师的好评，首先就是在数据清洗方面，Python不仅使用灵活简便而且效率高，相比传统统计软件有很大优势。而有经验的数据分析师都知道，数据清洗在整个数据分析项目中几乎是最耗时的。然后就是可复用性，程序具有良好的可复用性，一次编写，下次就可以直接运行，可以大大减少重复工作量。当然，与其他数据源链接的能力，Python可以方便地连接互联网去发送/提取数据，也能从几乎所有存储格式文档中存取数据，包括文本文档、Excel、图片及各类SQL数据库。这样数据分析师就可以不依赖于其他人提供的特定格式数据，从而极大地提升数据使用能力。最后就是Python良好的可扩展性。Python有从小数据到大数据的处理能力，其数据分析之外的功能也很强大，我们学习了绝对没有坏处的。
关于数据分析行业一定得学习Python的原因我们就给大家介绍到这里了，我们不难发现Python的确是一个十分实用的技能。所以说，能够熟练地利用Python能够帮助大家更好进行数据分析工作。
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