如果你對資料分析有所瞭解，一定聽說過一些親民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成為資料分析的得力助手。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-修改資料格式-去除異常值-公式計算-資料透視表-整理資料-插入圖表-調整結果……

繁瑣的每一步都是來自滑鼠點選，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，每換一份資料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引數就可以。

使用Python程式碼可以迅速呼叫資料，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視覺化類工具就可以，幾行程式碼，省時省力，還具有互動功能。如果需要調整也只要修改程式碼，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。

拿資料分析來說，以Python視覺化必知基本庫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體。

Python優點三：

“小白友好，易上手”

聽到Python，大家覺得是門程式語言，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程式設計是不是跑偏啦？我花大把時間在學習計算機程式設計上，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資料分析能力，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程式碼就像在閱讀文章

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

匯入詞雲工具包——設定關鍵詞和出現頻率——設定好文字和圖片的大小等引數，就能獲得一張詞雲圖：

可以看到，程式碼在資料分析工作中能做到更高效、豐富和自由。事實上程式碼不僅幫助分析，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Python的學習q u n 227  -435-  450可以來了解一起進步一起學習！免