没错！Python杀死了Excel！
月前，日本最大的證券公司之一野村證券首席數字官馬修·漢普森，在Quant Conference上發表講話：“用Excel的人越來越少，大家都在碼Python代碼。”
甚至直接說：“Python在數據分析領域正在超越Excel！”
作為一門膠水語言，Python在數據分析領域的發展和應用十分顯著和高效。
可以說，在科學計算和數據分析領域，Python一直沒有缺席，成熟的第三方模塊和活躍的社區，使Python成為數據處理任務的一個重要解決方案。
NumPy和Pandas等模塊，為數據處理提供了非常大的便利。
matplotlib、pyecharts等模塊也是非常優秀的數據可視化模塊。
Jupyter Notebook模塊則為數據分析人員提供了一種全新的數據分析流。
Python數據分析有多強大？舉個栗子：
用幾行代碼就能快速整理數據并出圖：
甚至可以編寫合成多個Excel表格的Python腳本，一鍵跳過復制粘貼：
那該怎么學呢？為什么買了那么多課，學了那么多工具，還是不會數據分析？
原因無外乎2個：
一是碎片化學習降低了獨立思考的能力，缺少系統的學習路徑，沒有建立知識間的聯接，無法形成自己的知識體系；
二是缺少實戰，導致遇到問題不知道怎么尋找解決方案，學完一陣子就忘了。
關于程序員學習數據分析，我也不建議你把將大學的相關書籍拿出來啃一遍，耗費大量時間不說，關鍵是跟實際應用無法結合，學了還是不會用！
那有沒有一種方法，學完就能用起來呢？
有！CSDN學院深入研究幾萬人學習數據分析的痛點后，聯合數據分析暢銷書作者劉順祥老師共同研發完成的《Python數據分析與挖掘》。
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Python基礎語法解析
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劉順祥?| 統計學碩士，數據分析暢銷書作者，目前就職于某大型數據咨詢公司，負責商業智能、數據分析與挖掘等項目的實施。
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IT業務崗：產品、運營、銷售等業務崗，對數據分析感興趣，想掌握不同業務中不同數據分析思路的同學。
數據分析從業者：數據分析師、數據運營、商業分析師等專業分析人員，遇到瓶頸想系統提升分析能力或期望借助機器學習算法提高分析效率與預測能力。
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總結
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