python如何进行数据分析 想做数据分析是学python还是学大数据？

想做数据分析是学python还是学大数据？

大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。

会用Excel，真的需要再学Python吗？

虽然这种方法可以快速生成结果，而且效率很高，但因为它使用了设计良好的组件，所以您基本上可以遵循规则。遇到问题时，不能向下推组件并重建它们。您只能更换其他组件或更改组合方法；

并且不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像积木一样，处理万级数据有点困难，就像倒塌一样，所以Excel不能用来建造高层建筑。毕竟，世界上没有高楼是用积木建造的。

从数据分析的角度看，Excel的可视化效果较差，数据采集无法与Python相比。这不是Excel的特长，但是Excel在数理统计方面的表现还是很好的

所以当数据量比较小的时候，你想快速得到结果，而且逻辑关系简单，Excel很香

！缺点是您需要能够做任何事情。你需要能够建造墙壁，建造和绘制图纸。自然比excel难学

从效率上讲，处理简单的问题肯定比excel差，但面对复杂的问题，Python的优势可以凸显

有了这堆原材料，你不仅可以建造高楼，还可以建造飞机，船和火箭头，所以人们说，Python是一种通用语言，它可以做任何事情，除了生孩子

另一点是，Python是开源的，至少比matlab（深执迷）好得多

从数据分析的角度来看，Python绝对比excel、数据采集，数据处理和数据分析、可视化都比excel好，当然这只是用于数据分析

当数据量大、逻辑关系复杂时，Python是最佳的解决方案

PS:

当然VBA是另一点。其实，我觉得VBA的学习难度和python没有太大区别，但是使用起来太难了。让我们看看个人的具体需求。这里我不详细说明具体的区别

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