如果你對數據分析有所了解，一定聽說過一些親民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成為數據分析的得力助手。但它們的不足也是顯而易見的：操作繁瑣，復用性差，功能相對局限單一。
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。
舉個例子，Excel做分析的過程：定位空值-刪除空值-修改數據格式-去除異常值-公式計算-數據透視表-整理數據-插入圖表-調整結果……
繁瑣的每一步都是來自滑鼠點擊，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，每換一份數據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復用，只需要調整設定好的參數就可以。
使用Python代碼可以迅速調用數據，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可視化類工具就可以，幾行代碼，省時省力，還具有交互功能。如果需要調整也只要修改代碼，不用費心費力重新做圖。
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。
拿數據分析來說，以Python可視化必知基本庫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。
matplotlib官網：https://matplotlib.org/tutorials/index.html
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編程是不是跑偏啦？我花大把時間在學習計算機編程上，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數據分析能力，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代碼就像在閱讀文章。下面我們看一段使用Python製作詞雲圖的代碼，非常方便易懂：
from pyecharts import WordCloudname = 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導入詞雲工具包——設置關鍵詞和出現頻率——設置好文字和圖片的大小等參數，就能獲得一張詞雲圖：
可以看到，代碼在數據分析工作中能做到更高效、豐富和自由。事實上代碼不僅幫助分析，更能幫助邏輯思維。
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