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怎么用python做数据分析

更新时间：2023-04-04 10:27:34 来源：YIQ网

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1、怎么用python做数据分析

数据分析师这歌职业变得越来越重要，数据分析能力也变的尤为重要。而Python作为数据分析一门重要的工具。

其实，python这门编程软件入门很简单。但真正要达到较高的水平得下苦功。一般，知道python的基础知识就可以开始了，像输入、输出、数据类型等等

掌握基本的编程之后，就可以进行简单的数据处理。为什么大家喜欢用python来数据分析呢，因为它有很多的库，一般常用的有Numpy、Pandas、SciPy、Matplotpb。高深的还有Scikit-Learn、Keras。

Numpy主要针对数组数据的一些相关处理。如果想要了解全面的numpy用法，可以在交互环境中输入help（numpy）。或者查看官网的文档。

Pandas则比较高级，可以处理Series、DataFrame等高级数据结构和工具。

Matplotpb主要用来绘制数据图表，它可以提供各类图形的绘制。

其他的一些库，可以在遇到的时候学习，不能光学不用。

2、数据分析到底该怎么做

1、我们首先打开一张excel表格。

2、定位任意一个单元格。

3、选择菜单栏中的插入选项。

4、点击数据透视表。

5、在弹出的窗口中选择要分析的数据源区域和数据透视表的放置位置。

6、设置数据透视表字段布局。

7、根据分析的数据布局，将字段一一填入对应的区域间就可以了。

3、与数据分析有关的大学专业有哪些

与数据分析有关的大学专业有[信息与计算科学]，[统计学]。[统计学]是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识，它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。[信息与计算科学]专业是以信息领域为背景用将迈向的数学与信息,管理相结合的交叉学科更深入和专业。

4、如何做超市的数据分析

从销量入手：

1、与去年同期相比查找销量下降原因；

2、从滞销品查找，主要分析零销售商品；

3、应季商品销量分析；

4、分析各区销售占比；

5、促销活动开展时的销量变化。

从价格体系入手：

1、认真研究周边商圈价格情况与己对比；

2、根据毛利额的情况看价格设定是否合理；

3、进价分析。

从商品结构入手：

1、根据各类商品购买力找出缺品；

2、在同系列供应商的增加或减少对销售的影响；

3、正确掌握“二、八”原则。

5、数据分析软件工具有哪些大数据分析可视化工具

数据分析” 可谓是当今社会一个超级火爆的岗位，不论是科班的，还是非科班的，都想从事这个行业，毕竟都觉得这个行业赚钱多嘛。

“数据分析” 大致可以分为业务和技术两个方向，不管你是从事哪个方向，都对技能有一定的要求。业务方向，像数据运营、商业分析、产品经理等，对技术的要求相对来说低一点，编程工具你只要会用即可（肯定是越精通越好）。技术方向，像数据算法工程师、数据挖掘工程师等，对技术的要求就很高了，必须要有很好的编程能力。

工欲善其事必先利其器，说起数据分析工具，大家都会感觉很迷茫，有这么多数据分析工具，我应该学习哪个工具，它们之间的区别到底是什么？今天我们从 “工具” 层面带大家盘点一下，作为一名数据分析师，应该学习哪些工具呢？

一、Excel工具

说起用什么做数据分析，很多人的脑海中都会不约而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很难掌握的数据分析工具，它们就像数据分析路上的拦路虎一样，让人踟蹰不前。

其实，在众多的数据分析工具中，Excel属于最常用、最基础、最易上手的一款数据分析工具。Excel的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像Excel函数能够帮助我们做数据整理，数据透视表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形色色的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时Excel还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。

Excel对于转行数据分析的小白来说，应该是最友好的。大家都知道“转行”其实是一件很困难的事儿，但是你学会了Excel，是完全可以找到一份“数据”相关的工作的，只有踏进数据领域，你才有可能从事其它更多的数据岗位。

二、BI工具

BI工具是专门按照数据分析的流程进行设计的，也是专门用于数据分析的工具。仔细观察这些工具后，它们的基本流程是：【数据处理】-【数据清洗】-【数据建模】-【数据可视化】。

关于BI工具，其实有很多你估计已经用到过，比如说Tableau、Power BI，还有帆软FineBI等。今天我们就分别带着大家来盘点一下，这三款工具。

1、Tableau

Tableau是一款交互式数据可视化软件，它的本质其实也是Excel的数据透视表和数据透视图。

Tableau也是很好的延续了Excel，只需要简单地拖拽，就能很快地实现数据的分类汇总，然后拖拽实现各种图形的绘制，并且可以实现不同图表之间的联合。

Tableau同时支持数百种数据连接器，包括在线分析处理（OLAP）和大数据（例如NoSQL，Hadoop）以及云数据，至少现在你能学到的数据库软件，Tableau基本都能够实现与其数据之间的互动。

2、Power BI

Power-BI是一款（BI）商业智能软件，于2014年发布，旨在为用户提供交互式的可视化和商业智能，简单的数据共享，数据评估和可扩展的仪表板等功能。。

大家可能都知道，Power BI以前是一款Excel插件，依附于Excel，比如Power Query，PowerPrivot, Power View和Power Map等，这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上，慢慢地就发展成为现在的Power BI数据可视化工具。

Power BI 简单且快速，能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具，还可用项目、部门或整个企业背后的分析和决策引擎。