為什么要學Python資料分析？零基礎又該如何學習？-有解無憂

為什么資料分析要學習Python？

隨著大資料時代的來臨和Python編程語言的火爆，Python資料分析早已成為現在職場人的必備核心技能，
在這里插入圖片描述

建議大家使用python進行資料分析，原因有以下四點：

python語言非常的簡單、易學，適合初學者作為入門語言

Python的語法簡單，代碼可讀性高，容易入門，有利于初學者學習，舉個例子，假如我們在處理資料的時候，希望把用戶性別資料數值化，也就是變成計算機可以運算的數字形式，我們可以直接用一行串列推導式完成，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不僅在資料分析方面能力強大，在爬蟲、web、自動化運維甚至游戲等等很多領域都有廣泛的應用，這就使公司使用一種技術完成全部服務成為可能，有利于各個技術組之間的業務融合，比如，我們用python的爬蟲框架scrapy爬取資料，然后交給pandas做資料處理，最后使用python的web框架django給用戶作展示，這一系列任務可以全部用python完成，能大大提高公司的技術效率，

Python擁有一個巨大而活躍的科學計算社區

Python在資料分析和互動、探索性計算以及資料可視化等方面都有非常成熟的庫和活躍的社區，使python成為資料處理任務重要解決方案，在科學計算方面，python擁有numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、ipython等等一系列非常優秀的庫和工具，特別是pandas在處理中型資料方面可以說有著無與倫比的優勢，正在成為各行業資料處理任務的首選庫，

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，大部分深度學習框架都優先支持python語言編程，比如當今最火熱的深度學習框架tensorflow，它雖然是C++撰寫的，但對python語言支持最好，

如何高效學習Python資料分析？

此次要與大家分享的書籍是《Python 資料分析基礎教程：NumPy 學習指南（第 2 版）》，有認真看過我們往期分享的同學，在吸收該本教程精華的程序中會容易很多哦~

該書是NumPy的入門教程，主要介紹NumPy以及相關的Python科學計算庫，如SciPy和Matplotlib，《Python資料分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》內容涵蓋NumPy安裝、陣列物件、常用函式、矩陣運算、線性代數、金融函式、窗函式、質量控制、Matplotlib繪圖、SciPy簡介以及Pygame等內容，涉及面較廣，另外，Ivan Idris針對每個知識點給出了簡短而明晰的示例，并為大部分示例給出了實用場景（如股票資料分析），在幫助初學者入門的同時，提高了本書可讀性，

之所以推薦它的原因是因為該書以實戰為主理論為輔，從很淺顯的概念開始講起，漸漸融入各種動手實踐的例子，

話不多說，直接來展示：