'為什麼用Python分析數據？不是有了Excel、Tableau、PowerBI 麼？'
如果你對數據分析有所瞭解，一定聽說過一些親民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成為數據分析的得力助手。但它們的不足也是顯而易見的：操作繁瑣，複用性差，功能相對侷限單一。
怎麼解決呢？——Python
Python有很多優點，如果你能很好的運用到工作中，會發現工作效率大大提升，漲薪也是再正常不過的事情。
Python優點一：
“流程可控，工作高效”
舉個例子，Excel做分析的過程：定位空值-刪除空值-修改數據格式-去除異常值-公式計算-數據透視表-整理數據-插入圖表-調整結果……
繁瑣的每一步都是來自鼠標點擊，中間如果一步有誤，很多步驟都需要重新調整，浪費大量時間。
如果你對數據分析有所瞭解，一定聽說過一些親民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成為數據分析的得力助手。但它們的不足也是顯而易見的：操作繁瑣，複用性差，功能相對侷限單一。
怎麼解決呢？——Python
Python有很多優點，如果你能很好的運用到工作中，會發現工作效率大大提升，漲薪也是再正常不過的事情。
Python優點一：
“流程可控，工作高效”
舉個例子，Excel做分析的過程：定位空值-刪除空值-修改數據格式-去除異常值-公式計算-數據透視表-整理數據-插入圖表-調整結果……
繁瑣的每一步都是來自鼠標點擊，中間如果一步有誤，很多步驟都需要重新調整，浪費大量時間。
用Excel進行簡單的描述統計分析，每換一份數據都需要重新操作一遍。
但使用Python編寫每一步過程就非常方便，統一語言帶來記錄方法的統一。當分析過程需要修改或者複用，只需要調整設定好的參數就可以。
如果你對數據分析有所瞭解，一定聽說過一些親民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成為數據分析的得力助手。但它們的不足也是顯而易見的：操作繁瑣，複用性差，功能相對侷限單一。
怎麼解決呢？——Python
Python有很多優點，如果你能很好的運用到工作中，會發現工作效率大大提升，漲薪也是再正常不過的事情。
Python優點一：
“流程可控，工作高效”
舉個例子，Excel做分析的過程：定位空值-刪除空值-修改數據格式-去除異常值-公式計算-數據透視表-整理數據-插入圖表-調整結果……
繁瑣的每一步都是來自鼠標點擊，中間如果一步有誤，很多步驟都需要重新調整，浪費大量時間。
用Excel進行簡單的描述統計分析，每換一份數據都需要重新操作一遍。
但使用Python編寫每一步過程就非常方便，統一語言帶來記錄方法的統一。當分析過程需要修改或者複用，只需要調整設定好的參數就可以。
使用Python代碼可以迅速調用數據，計算需求，並記錄每一步過程，方便修改。
如果想做出各種好看的圖表，使用Python可視化類工具就可以，幾行代碼，省時省力，還具有交互功能。如果需要調整也只要修改代碼，不用費心費力重新做圖。
如果你對數據分析有所瞭解，一定聽說過一些親民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成為數據分析的得力助手。但它們的不足也是顯而易見的：操作繁瑣，複用性差，功能相對侷限單一。
怎麼解決呢？——Python
Python有很多優點，如果你能很好的運用到工作中，會發現工作效率大大提升，漲薪也是再正常不過的事情。
Python優點一：
“流程可控，工作高效”
舉個例子，Excel做分析的過程：定位空值-刪除空值-修改數據格式-去除異常值-公式計算-數據透視表-整理數據-插入圖表-調整結果……
繁瑣的每一步都是來自鼠標點擊，中間如果一步有誤，很多步驟都需要重新調整，浪費大量時間。
用Excel進行簡單的描述統計分析，每換一份數據都需要重新操作一遍。
但使用Python編寫每一步過程就非常方便，統一語言帶來記錄方法的統一。當分析過程需要修改或者複用，只需要調整設定好的參數就可以。
使用Python代碼可以迅速調用數據，計算需求，並記錄每一步過程，方便修改。
如果想做出各種好看的圖表，使用Python可視化類工具就可以，幾行代碼，省時省力，還具有交互功能。如果需要調整也只要修改代碼，不用費心費力重新做圖。
Python優點二：
“工具庫豐富”
Python超高的人氣帶來了大量的大神，Python工具庫可謂應有盡有，也為Python用途廣泛打下了優秀的基礎。
拿數據分析來說，以Python可視化必知基本庫matplotlib為例，光是他的官方gallery就有26個大類527個樣式，無論是數量還是質量都能碾壓市面上大部分同功能軟件。
如果你對數據分析有所瞭解，一定聽說過一些親民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成為數據分析的得力助手。但它們的不足也是顯而易見的：操作繁瑣，複用性差，功能相對侷限單一。
怎麼解決呢？——Python
Python有很多優點，如果你能很好的運用到工作中，會發現工作效率大大提升，漲薪也是再正常不過的事情。
Python優點一：
“流程可控，工作高效”
舉個例子，Excel做分析的過程：定位空值-刪除空值-修改數據格式-去除異常值-公式計算-數據透視表-整理數據-插入圖表-調整結果……
繁瑣的每一步都是來自鼠標點擊，中間如果一步有誤，很多步驟都需要重新調整，浪費大量時間。
用Excel進行簡單的描述統計分析，每換一份數據都需要重新操作一遍。
但使用Python編寫每一步過程就非常方便，統一語言帶來記錄方法的統一。當分析過程需要修改或者複用，只需要調整設定好的參數就可以。
使用Python代碼可以迅速調用數據，計算需求，並記錄每一步過程，方便修改。
如果想做出各種好看的圖表，使用Python可視化類工具就可以，幾行代碼，省時省力，還具有交互功能。如果需要調整也只要修改代碼，不用費心費力重新做圖。
Python優點二：
“工具庫豐富”
Python超高的人氣帶來了大量的大神，Python工具庫可謂應有盡有，也為Python用途廣泛打下了優秀的基礎。
拿數據分析來說，以Python可視化必知基本庫matplotlib為例，光是他的官方gallery就有26個大類527個樣式，無論是數量還是質量都能碾壓市面上大部分同功能軟件。
Python優點三：
“小白友好，易上手”
聽到Python，大家覺得是門編程語言，很多人就會有這樣的顧慮：我是非計算機相關專業出身，學習Python編程是不是跑偏啦？我花大把時間在學習計算機編程上，是不是捨本逐末？
關於這一點大家大可不必擔心。如今各行各業都需要數據分析能力，各行各業都需要Python，且Python的語法非常接近英語，對小白學習者非常友好，閱讀Python代碼就像在閱讀文章。下面我們看一段使用Python製作詞雲圖的代碼，非常方便易懂：
from pyecharts import WordCloud
name = data_10['關鍵詞'].tolist()
value = data_10['出現頻率'].tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.render('./參考案例HTML/關鍵詞統計詞雲圖.html')
wordcloud
導入詞雲工具包——設置關鍵詞和出現頻率——設置好文字和圖片的大小等參數，就能獲得一張詞雲圖：
如果你對數據分析有所瞭解，一定聽說過一些親民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成為數據分析的得力助手。但它們的不足也是顯而易見的：操作繁瑣，複用性差，功能相對侷限單一。
怎麼解決呢？——Python
Python有很多優點，如果你能很好的運用到工作中，會發現工作效率大大提升，漲薪也是再正常不過的事情。
Python優點一：
“流程可控，工作高效”
舉個例子，Excel做分析的過程：定位空值-刪除空值-修改數據格式-去除異常值-公式計算-數據透視表-整理數據-插入圖表-調整結果……
繁瑣的每一步都是來自鼠標點擊，中間如果一步有誤，很多步驟都需要重新調整，浪費大量時間。
用Excel進行簡單的描述統計分析，每換一份數據都需要重新操作一遍。
但使用Python編寫每一步過程就非常方便，統一語言帶來記錄方法的統一。當分析過程需要修改或者複用，只需要調整設定好的參數就可以。
使用Python代碼可以迅速調用數據，計算需求，並記錄每一步過程，方便修改。
如果想做出各種好看的圖表，使用Python可視化類工具就可以，幾行代碼，省時省力，還具有交互功能。如果需要調整也只要修改代碼，不用費心費力重新做圖。
Python優點二：
“工具庫豐富”
Python超高的人氣帶來了大量的大神，Python工具庫可謂應有盡有，也為Python用途廣泛打下了優秀的基礎。
拿數據分析來說，以Python可視化必知基本庫matplotlib為例，光是他的官方gallery就有26個大類527個樣式，無論是數量還是質量都能碾壓市面上大部分同功能軟件。
Python優點三：
“小白友好，易上手”
聽到Python，大家覺得是門編程語言，很多人就會有這樣的顧慮：我是非計算機相關專業出身，學習Python編程是不是跑偏啦？我花大把時間在學習計算機編程上，是不是捨本逐末？
關於這一點大家大可不必擔心。如今各行各業都需要數據分析能力，各行各業都需要Python，且Python的語法非常接近英語，對小白學習者非常友好，閱讀Python代碼就像在閱讀文章。下面我們看一段使用Python製作詞雲圖的代碼，非常方便易懂：
from pyecharts import WordCloud
name = data_10['關鍵詞'].tolist()
value = data_10['出現頻率'].tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.render('./參考案例HTML/關鍵詞統計詞雲圖.html')
wordcloud
導入詞雲工具包——設置關鍵詞和出現頻率——設置好文字和圖片的大小等參數，就能獲得一張詞雲圖：
可以看到，代碼在數據分析工作中能做到更高效、豐富和自由。事實上代碼不僅幫助分析，更能幫助邏輯思維。
說了這麼多，如果你不想錯過Python這麼好的工具，又擔心自學遇到問題無處解決，現在就可以
小編最近給小夥伴們整理了一套415集的Python全集，從入門到精通
Python學習路線的大綱
階段一：Python基礎知識和高級特性
階段二：Linux基礎
階段三：數據庫原理和sql優化
階段四：前端web開發
階段五：Python Web後端開發
階段六：爬蟲和數據分析
階段七：Python人工智能
如果你對數據分析有所瞭解，一定聽說過一些親民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成為數據分析的得力助手。但它們的不足也是顯而易見的：操作繁瑣，複用性差，功能相對侷限單一。
怎麼解決呢？——Python
Python有很多優點，如果你能很好的運用到工作中，會發現工作效率大大提升，漲薪也是再正常不過的事情。
Python優點一：
“流程可控，工作高效”
舉個例子，Excel做分析的過程：定位空值-刪除空值-修改數據格式-去除異常值-公式計算-數據透視表-整理數據-插入圖表-調整結果……
繁瑣的每一步都是來自鼠標點擊，中間如果一步有誤，很多步驟都需要重新調整，浪費大量時間。
用Excel進行簡單的描述統計分析，每換一份數據都需要重新操作一遍。
但使用Python編寫每一步過程就非常方便，統一語言帶來記錄方法的統一。當分析過程需要修改或者複用，只需要調整設定好的參數就可以。
使用Python代碼可以迅速調用數據，計算需求，並記錄每一步過程，方便修改。
如果想做出各種好看的圖表，使用Python可視化類工具就可以，幾行代碼，省時省力，還具有交互功能。如果需要調整也只要修改代碼，不用費心費力重新做圖。
Python優點二：
“工具庫豐富”
Python超高的人氣帶來了大量的大神，Python工具庫可謂應有盡有，也為Python用途廣泛打下了優秀的基礎。
拿數據分析來說，以Python可視化必知基本庫matplotlib為例，光是他的官方gallery就有26個大類527個樣式，無論是數量還是質量都能碾壓市面上大部分同功能軟件。
Python優點三：
“小白友好，易上手”
聽到Python，大家覺得是門編程語言，很多人就會有這樣的顧慮：我是非計算機相關專業出身，學習Python編程是不是跑偏啦？我花大把時間在學習計算機編程上，是不是捨本逐末？
關於這一點大家大可不必擔心。如今各行各業都需要數據分析能力，各行各業都需要Python，且Python的語法非常接近英語，對小白學習者非常友好，閱讀Python代碼就像在閱讀文章。下面我們看一段使用Python製作詞雲圖的代碼，非常方便易懂：
from pyecharts import WordCloud
name = data_10['關鍵詞'].tolist()
value = data_10['出現頻率'].tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.render('./參考案例HTML/關鍵詞統計詞雲圖.html')
wordcloud
導入詞雲工具包——設置關鍵詞和出現頻率——設置好文字和圖片的大小等參數，就能獲得一張詞雲圖：
可以看到，代碼在數據分析工作中能做到更高效、豐富和自由。事實上代碼不僅幫助分析，更能幫助邏輯思維。
說了這麼多，如果你不想錯過Python這麼好的工具，又擔心自學遇到問題無處解決，現在就可以
小編最近給小夥伴們整理了一套415集的Python全集，從入門到精通
Python學習路線的大綱
階段一：Python基礎知識和高級特性
階段二：Linux基礎
階段三：數據庫原理和sql優化
階段四：前端web開發
階段五：Python Web後端開發
階段六：爬蟲和數據分析
階段七：Python人工智能
如果你對數據分析有所瞭解，一定聽說過一些親民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成為數據分析的得力助手。但它們的不足也是顯而易見的：操作繁瑣，複用性差，功能相對侷限單一。
怎麼解決呢？——Python
Python有很多優點，如果你能很好的運用到工作中，會發現工作效率大大提升，漲薪也是再正常不過的事情。
Python優點一：
“流程可控，工作高效”
舉個例子，Excel做分析的過程：定位空值-刪除空值-修改數據格式-去除異常值-公式計算-數據透視表-整理數據-插入圖表-調整結果……
繁瑣的每一步都是來自鼠標點擊，中間如果一步有誤，很多步驟都需要重新調整，浪費大量時間。
用Excel進行簡單的描述統計分析，每換一份數據都需要重新操作一遍。
但使用Python編寫每一步過程就非常方便，統一語言帶來記錄方法的統一。當分析過程需要修改或者複用，只需要調整設定好的參數就可以。
使用Python代碼可以迅速調用數據，計算需求，並記錄每一步過程，方便修改。
如果想做出各種好看的圖表，使用Python可視化類工具就可以，幾行代碼，省時省力，還具有交互功能。如果需要調整也只要修改代碼，不用費心費力重新做圖。
Python優點二：
“工具庫豐富”
Python超高的人氣帶來了大量的大神，Python工具庫可謂應有盡有，也為Python用途廣泛打下了優秀的基礎。
拿數據分析來說，以Python可視化必知基本庫matplotlib為例，光是他的官方gallery就有26個大類527個樣式，無論是數量還是質量都能碾壓市面上大部分同功能軟件。
Python優點三：
“小白友好，易上手”
聽到Python，大家覺得是門編程語言，很多人就會有這樣的顧慮：我是非計算機相關專業出身，學習Python編程是不是跑偏啦？我花大把時間在學習計算機編程上，是不是捨本逐末？
關於這一點大家大可不必擔心。如今各行各業都需要數據分析能力，各行各業都需要Python，且Python的語法非常接近英語，對小白學習者非常友好，閱讀Python代碼就像在閱讀文章。下面我們看一段使用Python製作詞雲圖的代碼，非常方便易懂：
from pyecharts import WordCloud
name = data_10['關鍵詞'].tolist()
value = data_10['出現頻率'].tolist()
wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620)
wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100])
wordcloud.render('./參考案例HTML/關鍵詞統計詞雲圖.html')
wordcloud
導入詞雲工具包——設置關鍵詞和出現頻率——設置好文字和圖片的大小等參數，就能獲得一張詞雲圖：
可以看到，代碼在數據分析工作中能做到更高效、豐富和自由。事實上代碼不僅幫助分析，更能幫助邏輯思維。
說了這麼多，如果你不想錯過Python這麼好的工具，又擔心自學遇到問題無處解決，現在就可以
小編最近給小夥伴們整理了一套415集的Python全集，從入門到精通
Python學習路線的大綱
階段一：Python基礎知識和高級特性
階段二：Linux基礎
階段三：數據庫原理和sql優化
階段四：前端web開發
階段五：Python Web後端開發
階段六：爬蟲和數據分析
階段七：Python人工智能
Python基礎語法的掌握
1. Python基礎語法的掌握是必備技能，認識到了Python語言的優雅，即使你之前用過其他開發語言，也會轉到Python的行列中
2. 掌握字符串的解析
3. 未來你會意識到各種各樣的程序直接就是把字符串傳來傳去，包括海量日誌分析，日誌即字符串，所以字符串操作就是未來做項目的基礎對文件的操作
4. Linux中一切皆文件，對文件的操作掌握了那麼你會發現在此時你有能力將之前的Linux中的Shell腳本改寫成Python腳本，至於為啥要改寫？腳本更加簡潔、易讀嘛！
5. 掌握面向對象的思想
6. 面向對象思想對於開發程序員來說，不管未來你選擇做哪一方面，使用什麼語言開發，都是必須要掌握的，對於一個開發企業級的持續可擴展的項目至關重要
7. 掌握常見設計模式和排序算法
8. 設計模式的掌握可以讓你的項目變得更好維護，是一種經驗的總結，排序算法很多種，項目經常會有取TopN的需求，所以常見設計模式和算法排序面試官們很喜歡問，也是為後面的項目打好一個紮實的基礎
不管你是正在學習中，還是想要學習的，通通來吧 肯定不會讓你失望。活動僅限三天！