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1、Python自身的優勢。

Python簡單易學可讀性強，一段好的代碼，閱讀起來像是在讀一篇外語文章，可以使你只關心完成什么工作任務，而不是糾結于Python語法。除此之外，它還擁有非常多優秀的庫可用于數據分析，目前超過125,000的第三方Python庫，對于像pandas，NumPy和matplotlib這樣以數據為中心的庫，任何懂Python語法規則的人都可以操作部署。最重要的是它是免費開源的！！

2、Python與其他數據分析工具的對比。

（1）Python處理Excel表格，是通過調用模塊，處理這些數據并生成報表。相比Excel，Python能夠處理更大的數據集；能夠更容易的實現自動化分析；能夠比較容易的建立復雜的機器學習模型。

（2）相比spss，spss是個統計軟件，只適合在科學研究領域做實驗數據的分析，并不適合做偏向實際應用場景的數據的分析；而Python能夠處理復雜的數據邏輯，因此在這些場景的使用更有優勢。

（3）相比R語言，Python的機器學習庫只有一個sklearn ，所有的機器學習方法都集中在這一個庫中，而R語言,我不清楚它到底有多少個用來做機器學習的庫，R語言中的機器學習方法是如此的分散，以至于很難掌握。而且Python的使用人數在不斷上升，有一些曾經只使用R的人在轉向Python，投入到一個呈現上升趨勢的技術中，未來才會更加寬廣。

（4）相比上述的幾個工具,，Python在做機器學習、網絡爬蟲、大數據分析時更加的得心應手。目前很多數據科學方面的應用都可以輕松使用Python實現。包括數據搜集，清洗，整理，可視化，機器學習，人工智能，開發，運維等。所以光一個Python就可以做到全套服務。

綜合選擇Python做數據分析是很好的選擇，可以看一下相關課程了解一下

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