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數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計分析方法對收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動。

數(shù)據(jù)分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)在20世紀(jì)早期就已確立，但直到計算機的出現(xiàn)才使得實際操作成為可能，并使得數(shù)據(jù)分析得以推廣。數(shù)據(jù)分析是數(shù)學(xué)與計算機科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物。

類型

在統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域，有些人將數(shù)據(jù)分析劃分為描述性統(tǒng)計分析、探索性數(shù)據(jù)分析以及驗證性數(shù)據(jù)分析；其中，探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實或證偽。

探索性數(shù)據(jù)分析是指為了形成值得假設(shè)的檢驗而對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的一種方法，是對傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗手段的補充。該方法由美國著名統(tǒng)計學(xué)家約翰·圖基(John Tukey)命名。

定性數(shù)據(jù)分析又稱為“定性資料分析”、“定性研究”或者“質(zhì)性研究資料分析”，是指對諸如詞語、照片、觀察結(jié)果之類的非數(shù)值型數(shù)據(jù)（或者說資料）的分析

建議大家使用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，原因有以下四點：

python語言非常的簡單、易學(xué)，適合初學(xué)者作為入門語言

Python的語法簡單，代碼可讀性高，容易入門，有利于初學(xué)者學(xué)習(xí)。舉個例子，假如我們在處理數(shù)據(jù)的時候，希望把用戶性別數(shù)據(jù)數(shù)值化，也就是變成計算機可以運算的數(shù)字形式，我們可以直接用一行列表推導(dǎo)式完成，十分的簡潔，

python擁有強大的通用編程能力

不同于R或者matlab，python不僅在數(shù)據(jù)分析方面能力強大，在爬蟲、web、自動化運維甚至游戲等等很多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。這就使公司使用一種技術(shù)完成全部服務(wù)成為可能，有利于各個技術(shù)組之間的業(yè)務(wù)融合。比如，我們用python的爬蟲框架scrapy爬取數(shù)據(jù)，然后交給pandas做數(shù)據(jù)處理，最后使用python的web框架django給用戶作展示，這一系列任務(wù)可以全部用python完成，能大大提高公司的技術(shù)效率。

Python擁有一個巨大而活躍的科學(xué)計算社區(qū)

Python在數(shù)據(jù)分析和交互、探索性計算以及數(shù)據(jù)可視化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社區(qū)，使python成為數(shù)據(jù)處理任務(wù)重要解決方案。在科學(xué)計算方面，python擁有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等等一系列非常優(yōu)秀的庫和工具，特別是pandas在處理中型數(shù)據(jù)方面可以說有著無與倫比的優(yōu)勢，正在成為各行業(yè)數(shù)據(jù)處理任務(wù)的選庫。

python是人工智能時代的通用語言

在人工智能火熱的今天，python已經(jīng)成為了最受歡迎的編程語言。得益于python的簡潔、豐富的庫和社區(qū)，大部分深度學(xué)習(xí)框架都優(yōu)先支持python語言編程，比如當(dāng)今最火熱的深度學(xué)習(xí)框架tensorflow，它雖然是C++編寫的，但對python語言支持最好。

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本文標(biāo)題：python數(shù)據(jù)分析有什么用-創(chuàng)新互聯(lián)
文章來源：http://aaarwkj.com/article36/ccpssg.html

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