Python创建者将Python语言定义为“一种解释的、面向对象的、具有动态语义的高级编程语言”。它的高级内置数据结构，结合了动态类型和动态绑定，使其对于快速应用程序开发，以及用作连接现有组件的脚本或胶合语言。
Python是一种通用编程语言，可以用于web和桌面应用程序的开发。它在复杂数值和科学应用程序的开发中也很有用。有了这种通用性，Python成为世界上增长最快的编程语言之一就不足为奇了。
那么Python是如何与数据分析相一致的呢？我们将仔细研究为什么这种多用途编程语言对于今天想要从事数据分析工作或者正在寻找提升技能的途径的人来说是必须的。完成之后，将更好地理解为什么应该选择Python进行数据分析。
数据分析：概述
数据分析师到底是做什么的呢？稍微复习一下数据分析师职位，就更容易地回答为什么Python是一个很好的选择。越了解一项工作，就越能更好地选择工作所需的工具。
数据分析师负责利用统计技术解释数据和分析结果，并提供持续的报告。他们开发和实施数据分析、数据收集系统和其他优化统计效率和质量的策略。他们还负责从主数据源或辅助数据源获取数据并维护数据库。
此外，它们识别、分析和解释复杂数据集中的趋势或模式。数据分析师检查计算机报告、打印输出和性能指标，以定位和纠正代码问题。通过这样做，他们可以过滤和清理数据。
数据分析师执行完整的生命周期分析，包括需求、活动和设计，以及开发分析和报告功能。他们还监控性能和质量控制计划，以确定改进。
最后，他们利用上述职责和职责的结果来更好地与管理层合作，确定业务和信息需求的优先级。
只需简单地浏览一下这个数据量很大的任务列表，就会发现必须要有一个能够轻松、快速地处理大量数据的工具。考虑到大数据的扩散(而且仍在增长)，处理大量信息、清理信息并处理它们以供使用是很重要的。Python符合这一要求，因为它执行重复任务的简单性和易用性需要花更少的时间来弄清楚这个工具是如何工作的。
数据分析与数据科学
在深入研究为什么Python对数据分析如此重要之前，首先要建立数据分析和数据科学之间的关系，因为后者往往也会从编程语言中受益匪浅。换句话说，Python对数据科学有用的许多原因最终也成为它适合数据分析的原因。
这两个领域有明显的重叠，但也很有特色，每一个在他们的权利。数据分析师和数据科学家之间的主要区别是，前者从已知数据中策划有意义的见解，而后者更多地处理假设，即假设。数据分析师处理日常事务，用数据来回答提出给他们的问题，而数据科学家则试图预测未来，并在新问题中构建这些预测。换句话说，数据分析师关注此时此地，而数据科学家则推断可能发生的情况。
在很多情况下，这两个专业之间的界线会变得模糊，这就是为什么Python赋予数据科学的优势可能与数据分析的优势相同。例如，这两种职业都需要软件工程知识、胜任的沟通技能、基本的数学知识和对算法的理解。此外，这两个职业都需要编程语言的知识，比如R、SQL，当然还有Python。
另一方面，理想情况下，数据科学家应该具有很强的商业头脑，而数据分析师不需要担心掌握这种特殊的才能。然而，数据分析师应该精通Excel等电子表格工具。
那么，为什么Python对于数据分析是必不可少的呢？
灵活：
如果想尝试一些从未有过的创意；那么Python非常适合。对于想要编写应用程序和网站脚本的开发人员来说，这是一个理想的选择。
易学：
由于Python注重简单性和可读性，因此它的学习曲线比较平缓。这种易学性使Python成为初学者的理想工具。Python为程序员提供了一个优势，即使用较少的代码行来完成任务，而不是使用较旧的语言。换句话说，花更多的时间来处理它，而花更少的时间来处理代码。
开源：
Python是开源的，它是免费的，并且使用基于社区的开发模型。Python是为在Windows和Linux环境下运行而设计的。而且，它可以很容易地移植到多个平台。有许多开放源码的Python库，例如数据操作、数据可视化、统计、数学、机器学习和自然语言处理等。
支持：
任何可能出错的事情都会出错，如果使用的是不需要付费的东西，那么获得帮助可能是一个相当大的挑战。而，Python拥有大量的追随者，并且在学术界和工业界大量使用，有大量有用的分析库可用。需要帮助的Python用户总是可以求助于Stack Overflow、邮件列表、用户贡献的代码和文档。而且Python越前卫，就会有越多的用户贡献关于他们用户体验的信息，可以免费获得更多的支持材料。这就造成了越来越多的数据分析师和数据科学家对数据的不断接受。难怪Python越来越受欢迎！
总之，这些要点，Python使用起来并不复杂，价格是合理的(免费！)，并且有足够的支持来确保在出现问题时不会突然停止。这是那种“一分钱一分货”的罕见情况。
想法：
Python是数据分析人员工具箱中很有价值的一部分，因为它是为执行重复任务和数据操作而定制的，任何使用过大量数据的人都知道重复的频率。通过拥有一个处理繁重工作的工具，数据分析师可以自由地处理工作中更有趣和更有价值的部分。
数据分析人员还应该记住其他各种各样的Python库。这些库(如Numby、panda和Matplotlib)帮助数据分析人员执行其功能，一旦确定了Python的基础知识，就应该立即查看这些库。
最后：
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