怎样通过numpy函数实现查询 数据分析需要用什么技术？java还python好一点？
数据分析需要用什么技术？java还python好一点？
让 让我们从结论开始，
问题1答案:数据分析技术可以分为两类:统计分析技术和数据可视化。
问题2答案:目前使用Python进行数据分析，效率更高，也更方便。
希望我做数据分析师的经验能帮到你。
1.数据分析的本质数据分析是指用适当的统计方法对大量收集的数据进行分析，提取有用的信息并形成结论，然后对数据进行详细的研究和总结，最后将结论应用于行业解决实际问题的过程。
简单来说，数据分析就是——处理数据，然后推动现实的优化。
数据分析在各行各业、互联网、工业、咨询行业等的应用。，有一个共同点。数据分析是为业务服务的，是用来解决实际运营中的问题或者探索业务优化的空间。
明白了这一点，我们就知道数据分析不是目的，数据分析的结果才是改善和优化业务的目的。数据分析只是一个解决方案。既然是方法，就要考虑它的效果和成本(学习成本和使用成本)。
2.数据分析的技能要求就目前最热门的互联网行业的数据分析而言，从招聘网站上随机截取一些新鲜的数据分析师来招聘JD，选择的是应届生，因为相对要求较低，对于学科入门应该更有价值。
不同的公司有不同的业务，所以我们不 不必太在意 "工作职责 "第一次。我们主要看 "工作资格 "。关于技能，我们可以看到有SQL，Python/R，Spark，hive，BI工具等等。
看来有很多东西要掌握，所以让我们 s通过大数据的方法看一下，获取招聘网站上的招聘需求，根据工具关键词出现的频率，绘制出数据分析所需的工具词云图:
可以看到Excel，sql，python，PPT，hive，spss等。拥有最高的评价率。同时我们可以看到还有很多其他的工具技能需求，但是这些出现频率最高的工具肯定是基础需求。那么我们需要掌握所有这些工具吗？这个要看两个方面，一个是你的工作阶段，一个是作为数据分析师的方向不同。
从数据分析方法的角度，我把数据分析方向分为三个:商业数据分析、数据挖掘分析、大数据分析。把每个方向对应的工具和方法做成思维导图如下:
可以看出，每个方向对应的主要工具要求是不一样的。一般来说，大数据分析从业务数据分析到数据挖掘分析的技能门槛是逐渐提高的，技能要求也是叠加的，也就是说，比如数据挖掘分析师，也需要掌握业务数据分析的工具和方法。
但这不是数据分析师的发展路径，只是数据分析的不同方向。如果你对商业数据分析非常感兴趣并努力工作，如果你很有效果，有很好的数据分析思维，那么你可以往业务方向发展。只要熟练掌握SQL、Exc
有哪些Python实战项目网站？
这是很多。我简单介绍三个非常实用的Python实战项目网站，感兴趣的朋友可以试试:
01实验室建设这是一个专注于实际项目的编程学习网站，不仅仅是Python，Java和c。其他编程语言都有涉及，所有的例子都是以在线实验的形式开发的，新颖有趣，有非常详细的文档和实验环境(基于Linux)。对新手来说比较难，但是对提升自己，积累项目开发经验非常好:
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目前，让 s分享这三个不错的Python实战项目网站，对于初学者和有一定经验的开发者都有很大的帮助和学习作用。当然，除了以上三个网站，还有很多其他非常好的Python学习网站，比如海量开放在线课程。网上也有相关教程和资料，非常详细。有兴趣的可以搜一下。希望上面分享的内容能帮到你。
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