python数据分析入门 都说比特币无价值，涨得不合理；但你知道比特币最大的用途吗？
都说比特币无价值，涨得不合理；但你知道比特币最大的用途吗？
比特币的本质是电子黄金。区块链只是它的生产方式。它是通过“开采”获得的，就像黄金一样。可直接支付，无需政府信用担保。它的价值来自于它有限的数量。同时，它克服了黄金的缺点。它可以以电子方式支付而不受损失。因为它的数量有限，虽然支付起来很方便，但它不是用来流通的，而是用来储备的。也许有一天，美国会突然宣布，比特币将被用作支撑美元价值的储备货币，而不是取代美元成为世界货币。但我认为随着美国经济地位的下降，美国正在失去将虚拟货币转换为储备货币的能力，其他国家没有这种能力，也不会这样做。他们甚至不会允许比特币成为流通货币，因为它很难监管。在大航海时代，新大陆的黄金开启了西方工业文明，美国西部的黄金开启了美国的工业化。现在，没有新大陆或新金矿，所以美国人有一个自己的虚拟的！无论比特币的未来价值如何，我都不得不佩服美国人的伟大洞察力
为什么自学python看不进去？
因为你的目的不强，所以看不进去！让我谈谈我是如何学会蟒蛇的。
2018年底，为了在平台上交易比特币，我甚至想下载平台的历史数据，然后进行人工智能软件的自动交易。我开始自学蟒蛇。
我整个研究的目的是使用API下载数据并实时获取事务数据。平台提供SDK文档，包括Python语音文档。有许多例子可供参考。一开始很难不懂，但通过百度查询，我逐渐了解并掌握了各种句子的用法。百度真是个好老师。你基本上可以回答所有的句子，你想达到什么样的功能。经过一年的努力，我基本上做了大数据分析，找到了盈利模式和全自动交易模块。增强了我对虚拟货币交易的信心。实际效果正在测试中，运行半年后将公布。
总之，如果你有强烈的学习目标，你会学得很好！这是我给你的建议。
比特币在2020年底已经突破150000人民币一枚，你还认为它是一场骗局吗？
以前有一座山，那里没有猴子，但我不知道什么时候有一大群猴子上来住在那里。起初，山上的人并不在意，直到有一天，一个老板来买猴子。山里的人不相信他。漫山遍野的猴子怎么会值钱呢，可闲人儿狗子真的抓了他们一只猴子，以500元的价格卖给了老板。山上的人一看到猴子真的能卖钱，就都上山去抓。老板还按顺序把所有的猴子都收了起来。山上的猴子被抓的越来越少，老板给的收购量的价格也越来越高。从第一个500元，到700元，再到下一个1000元、3000元，再到现在的1万元，都是这样，还有一个上升的趋势。山里的人都疯了，土地不再种了，他们也不出去打工。全家都出去捉猴子。以前满山遍野的猴子越来越少了。直到有一天，收猴子的主人告诉我们，他要回老家，让我们继续抓猴子。当他回来时，他要收集三万只猴子。在这段时间里，我们努力工作，然后离开了。但山上的猴子基本上都被抓到了。村民们好几天连一只猴子都没捉到。我们能做什么？即使卖了3万只猴子，即使抓不到也赚不到钱。人们渴望捕捉自己的耳朵和腮，就像过去满山的猴子一样。但这时，老板的副手出来告诉大家，他已经死了，我再也不喜欢他的老板了。他的老板经营着一家拥有数十亿资产的大企业，但他的薪水很低。他想报复老板，侵吞老板的财富。碰巧他知道老板收集的猴子还没卖掉，他只知道猴子在哪里。现在他决定把这些猴子以两万的价格卖给山区人民。村民们一看到，就高兴了。他们原以为从副手手里买了两万块，和三万块卖给老板。这个有一万的差价。这是一个确定的盈利方式。山里的人又疯了。这一次，他们疯狂地买猴子。他们用来抓猴子的钱都用来收集猴子了。大家回家卖铁砸锅筹钱继续买猴子。他们疯狂地买猴子。直到副手把最后一只猴子卖了，离开了山，他们的疯狂才稍微减弱。山里人的疯狂减弱了，但他们的期望却与日俱增，他们期待着曾经信任他们的老大能回来继续讨孩子。啊，不，是猴子。山里的人们开始焦急而耐心地等待。一天，两天，十天，二十天，一年，两年，56789，哪个山民的守候老大再也没有出现过，那些猴子又一次满山遍野。
想做数据分析相关工作，是否要切换成python语言？
作为一名it从业者，让我来回答这个问题。
首先，许多编程语言可用于数据分析。例如，R语言也广泛应用于数据分析领域。但是，如果您想从事专业的数据分析并扩展您自己的数据分析边界，您可以关注Python语言。究其原因，一方面是Python语言在数据分析领域的应用正处于上升通道，另一方面Python是一种全场景编程语言，也可以完成落地应用的开发。
目前有两种数据分析方法，一种是统计数据分析方法，另一种是机器学习方法。Python语言广泛应用于这两种数据分析方法中。目前，随着机器学习在数据分析领域应用的日益广泛，python也受到了越来越多的关注。事实上，很多传统行业也在使用Python来完成数据分析。
虽然Python语言的语法比较简单，但是数据分析本身的任务难度不一样，还有很多库需要学习和掌握。因此，使用Python进行数据分析也需要一个系统的学习过程。对于初学者来说，为了提高学习效率，一方面需要为自己创造一个实践场景，另一方面需要与专业人士进行交流，这对提高学习效率有着非常直接的影响。
学习Python进行数据分析的初学者可以根据历史经验，分三个阶段制定学习计划。一是学习Python的基本语法。这个阶段的学习压力比较小，学习时间也会比较短。二是学习机器学习，三是学习场景数据分析。
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