0.5 Python做数据分析有何优势

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铁水
擅长:工程

对比传统的一些数据分析软件,用Python做数据分析有这样几个明显的特点:

  • 相比Excel,Python能够处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型;
  • 相比spss,spss是个统计软件,只适合在科学研究领域做实验数据的分析,并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑,适合这些场景;
  • 相比R语言,Python的机器学习库只有一个—sklearn,所有的机器学习方法都集中在这一个库中,而R语言,我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库,R语言中的机器学习方法是如此的分散,以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升,有一些曾经只使用R的人在转向Python,我自己开始学的也是R,最后也学了Python。投入到一个呈现上升趋势的技术中,未来才会更加宽广。
  • 相比上述的几个工具,Python在做机器学习,网络爬虫,大数据分析时更加的得心应手。

得益于Python丰富的第三方库,Python在数据分析方面,能够处理的问题非常之广,从Excel比较擅长的公式计算,数据透视分析,到MATLAB比较擅长的科学计算,再到R语言中那些零散的机器学习库所能做的事情,Python都能优雅从容的面对。而这些工具不擅长的网络爬虫,大数据分析(结合spark),Python更是能够出色的完成。Python的数据科学生态包括web开发,数据分析,机器学习,统计分析,科学计算,和分布式系统(大数据分析)方面的组件,相当完善。

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  • 白浪 提出于 2018-06-04 15:24
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