python数据分析有什么用

一、python数据分析有什么用

数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。案例（推荐学习：Python视频教程）

Suncorp-Metway使用数据分析实现智慧营销

Suncorp-Metway是澳大利亚一家提供普通保险、银行业、寿险和理财服务的多元化金融服务集团,旗下拥有5个业务部门，管理着14类商品，由公司及共享服务部门提供支持,其在澳大利亚和新西兰的运营业务与900多万名客户有合作关系。

该公司过去十年间的合并与收购,使客户群增长了200%,这极大增加了客户群数据管理的复杂性,如果解决不好,必将对公司利润产生负面影响.为此,IBM公司为其提供了一套解决方案,组件包括:IBM Cognos 8 BI、IBMInitiate Master Data Service谀IBM Unica。

采用该方案后，Suncorp-Metway公司至少在以下三项业务方面取得显著成效：

1、显著增加了市场份额，但没有增加营销开支；

2、每年大约能够节省1000万美元的集成与相关成本；

3、避免向同一户家庭重复邮寄相同信函并且消除冗余系统，从而同时降低直接邮寄与运营成本。

由此可见，Suncorp-Metway公司通过该方案将此前多个孤立来源的数据集成起来，实现智慧营销，对控制成本，增加利润起到非常积极的作用。

在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。

更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！以上就是小编分享的关于python数据分析有什么用的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

二、python数据分析需要学什么

1、其实企业对数据分析师的基础技能需求差别不大，可总结如下：

2、● SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理

3、●会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示

4、●会用脚本语言进行数据分析，Python or R

5、●有获取外部数据的能力，如爬虫

6、●会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告

7、●熟悉常用的数据挖掘算法：以回归分析为主

8、其次是数据分析的流程，一般可以按“数据获取-数据存储与提取-数据预处理-数据建模与分析-数据可视化”这样的步骤来实施一个数据分析项目。

9、按照这个流程，每个部分需要掌握的细分知识点如下：

10、高效的学习路径是什么？就是数据分析的这个流程。按这样的顺序循序渐进，你会知道每个部分需要完成的目标是什么，需要学习哪些知识点，哪些知识是暂时不必要的。

11、相关推荐：《Python教程》以上就是小编分享的关于python数据分析需要学什么的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

三、为什么要使用Python进行数据分析

首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。

在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。