大家好，今天给各位分享python数据分析与应用的一些知识，其中也会对python就业前景和工资待遇进行解释，文章篇幅可能偏长，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在就马上开始吧！
python数据分析师的就业前景
就业非常好，目前Python应用范围还是挺多的，从Web、爬虫、数据分析、测试、运维、图像识别、机器学习、深度学习，基本各个领域都有Python的身影。
除了Web方面比起Java、Php等逊色一些，其他方面，Python都扮演着比较重要的角色。
想从事数据分析师岗位，一定要学python吗
会不会python对你能不能成为数据分析师也没有任何关系，它只是一种工具语言，没有因果关系
先从2则高级数据分析师的招聘看起：
第一个：
任职要求：
1、统计学，数学，计算机等专业本科及以上学历，3~8年或以上的数据分析工作经验。
2、扎实的数理统计理论知识，如描述性统计，推断性统计，多元统计分析等。
3、熟悉数据挖掘理论与方法，如聚类分析，决策树，逻辑回归，关联规则等。
4、熟练使用SQL语言进行各种复杂的数据处理和汇总统计分析。
5、熟练使用SPSS，SAS，R，Python中的任一工具进行数据分析工作。
6、逻辑思维能力强，表达条理清晰，善于用PPT写作。
7、熟悉Tableau、FineBI等BI工具，了解数据结构和可视化报表设计。
第二个：
1.应用数学、统计学、金融学等相关专业，硕士及以上学历。
2.有良好的产品Sense和商业敏感度，有2年以上电商、物流、零售等数据分析经验。
3.精通SQL，有一定的Python或者R编程能力，或能使用SAS或SPSS，有海量数据分析和挖掘经验者优先。
4.对数据敏感，有强烈的数据驱动意识，能以创新的分析方法剖析复杂的商业问题。
5.具有高质量的分析报告撰写，有较强的沟通表达、项目管理及组织协调能力。
不知道大家注意到没，SPSS，SAS，R，Python之间是并列关系，也就是说你只要精通其中的一种即可，那么作为分析师，更看重的是什么能力呢？
商业分析能力什么是商业分析能力呢？我通过几个面试题来让大家感受一下
问题一：
某大型品牌更换代言人之后，首月销售额增加５０％，因此认为代言人更换十分成功，你是否认同，为什么？
问题二：以下是一家B2C电子商务网站的一周销售数据，该网站主要用户群是办公室女性，销售额主要集中在5种产品上，如果你是这家公司的分析师
1、从数据中，你看到了什么问题?你觉得背后的原因是什么???
2、如果你的老板要求你提出一个运营改进计划，你会怎么做?
问题三：
这个月我们的GMV下降了20%，请问你将从那些方面进行分析？分析的逻辑是什么？
嗯？是不是有人看到这些问题一头雾水
那是你学习数据分析的路径和方式不对，我接触很多的分析师转行都是从学python开始，误认为学习了python就能做好数据分析，简直是做梦，python对数据分析有一定的影响，但不是因果关系
python对分析师来讲只是工具，那你知道对分析师来讲最核心的三大工具是什么吗？
PPT、Excel、SQL
这就是你的商业分析能力，假如你还领悟不到，那就自己尝试开个网店什么，买点小东西，你感受一下，什么叫商业sense
（这些工作看似不同，其实考验的都是你的商业分析能力）
数据敏感性比如，一个业务给你说，今天我们的ROI是60%，那你瞬间就要知道60%在整个行业什么水平，是正常值还是异常值
那么这要如何做到？都背过英文单词吧，我们分析的市场常见的一些指标的数值一定要记住，这个对你瞬间的判断很有帮助，比如：客单价、次日留存、获客成本、活跃用户、复购率等等，这就是你大脑中的参考物，再加上商业分析的sense，你很快能找出一种解决方案出来，这就是为什么要求数据敏感性的原因之一
还有一种，举个栗子，有一次你去参加某峰会，上面一个竞争对手的boss说，我们的用户量突破1000万，客单价360，活跃用户数达到400万
这时候的你，脑海里一定要有几个思考：
1、同样的时间戳，我们发展了多少用户？差异悬殊吗？
2、客单价和我们的差距在哪？是品类引起还是高净值用户引起？
3、活跃用户的口径是什么？最活跃的区域在哪？存在我们的机会市场吗？
等等类似这样的问题，这都是要给予数据的敏感性去判断，大脑永远都是碰见异常、悬殊的数据才能带动我们的深思，所以你的敏感性很重要
数据讲故事能力所谓的数据洞察和分析，到最后就是再用数据讲一个好的故事，好的故事不但需要严密的逻辑，而且需要好的素材（数据），好的场景（框架），好的展示（可视化），好的表达能力（沟通）很多人认为昨晚数据分析报告就可以，其实打错特错，你要把你所有的发现和观点能够串起来，和汇报的对象进行深度分享和共鸣，你才配提“价值”二字
首先要搞清楚WHO，你汇报的对象是谁？这对你的报告能否产生彼此的共鸣很重要，没有共鸣就没有价值可言，这是底线
其实WHAT，你要讲什么？整个故事的主人公是你，你要用数据和商业的sense造出一个好故事出来，而不是每一页一页的念下去，对别人来讲，误以为你只是做了数据到图表的展示，还没有到洞察，数据分析只是假设验证的过程，更重要的是能够将观点都串起来讲一个故事，多站在用户的角度去分析
最后NEXT，需要下一步做什么？好的报告不是数据，也不是图表，而是通过简洁的展示和表达，让对方知道我要如何去做，那我们更应该深度去思考，用什么样的展示能够让对方赏心悦目，传达精确，这需要下很大的功夫去思考，切记不要忽略！！！
方法论和算法这里就不多说了，这类说过很多了，记住我所说的算法是常用算法，一般人知道什么场景下如何应用即可，知道结果的解读，如何用软件来操作就行，你不是搞科研的，你需要的只是严谨
好的分析不仅仅只是会用算法和模型，定性也很重要！！
最后想告诉大家，能不能成为一名优秀的数据分析师，和你会不会编程没有绝对关系，会只是能够加分，仅此而已
想学Python数据分析，各位大佬有什么建议
题主的问题比较笼统，不知你目前有没有学习过程序语言，也不知你是对数据分析领域感兴趣还是对程序语言Python感兴趣。弄清楚这两个问题对你的选择和学习会有事半功倍的效果。
一、数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析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。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
对于不同的数据分析领域，可使用各种已开发的软件进行实现，也可根据具体需求使用擅长的程序语言开发相应的模型，编写算法。使用Python只是其中的一种方法。
二、Python
Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python是一种解释型脚本语言，可以应用于以下领域：Web和Internet开发、科学计算和统计、人工智能、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。
要学好一类计算程序设计语言，根据本人学程序语言的经验，我认为初学者理解和掌握程序语言的编写结构很重要（顺序、逻辑、循环），不同语言只是规则和格式要求有所不同。就相当于你要学好数学就先的学会和理解1+1=2,知道加减乘除怎么算，熟练会背乘法口诀等，基础不会就要去学高等数学肯定是不行的。
希望我的回答能帮到你，祝你学习顺利！
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python做数据分析相对于传统数据分析究竟强在哪
传统的数据分析一般指通过Excel、SPSS或者SAS等工具，基于传统的统计分析方法，对数据进行分析。
相比Excel，Python能够处理更大的数据集，还能够建立复杂的机器学习模型。总结一下，用Python进行数据分析相对于传统数据分析有以下三点优势：
丰富的数据分析扩展包Python有丰富的用于数据分析的第三方库，例如Numpy、Pandas、Matplotlib、PyMySQL等。
Numpy：开源的数值计算框架，能够处理向量、矩阵等各种问题，相当于一个迷你MATLAB，小巧而且免费！
Pandas：基于Numpy构建，为时间序列分析提供了很好的支持，对于数据的预处理、连接外部数据文件等有强大的支持，借助于Pandas，Python可以很方便地连接外部数据源，例如csv、xlsx、json等文件。
Matplotlib：一个优秀的数据可视化库，能够绘制常用的数据分析图表，还能够绘制三维图形。
PyMySQL：可以让Python很方便地连接MySQL数据库，对数据库中的数据进行分析。
简单来说，Excel能做到的Python都能做到，但是Excel不能进行强大的编程及复杂的分析。但要说明的是，有些情况下，Python虽然能做到，但是不如Excel方便。
强大的机器学习算法库很多数据分析问题，光凭传统的统计分析方法已经无法解决，还需要借助于更强大的机器学习算法，而Python中的scikit-learn几乎能够实现所有的机器学习算法，调用起来非常方便。
监督学习算法：线性回归，分类算法如K近邻算法、决策树、逻辑回归、SVM及集成学习方法。
无监督学习算法：聚类分析、关联分析。
大数据平台下的分析随着数据量的日益增多，很多公司采用大数据技术来处理数据，如Hadoop、Spark等。
Python结合Spark，能够在大数据平台下进行海量数据的分析与挖掘。
最后，也是最重要的，Python是免费的，绝大多数数据分析工具都是收费的，而且价格不低。
综上，Python在数据科学领域很受欢迎！
如何用python做数据分析
使用Python进行数据分析非常方便，因为Python有许多流行的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-learn等。以下是使用Python进行数据分析的基本步骤：
安装Python和所需库：首先，您需要安装Python和您需要使用的库。您可以使用pip安装库，例如：pipinstallnumpy。
加载数据：您需要将数据加载到Python中，以便进行数据分析。您可以从文件或数据库中加载数据，例如使用Pandas库中的read_csv函数读取CSV文件。
数据清洗和预处理：在进行分析之前，您需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据适合进行分析。这包括去除重复数据、填充缺失值、转换数据类型等。
数据探索和可视化：在数据清洗和预处理之后，您可以开始探索数据并进行可视化。您可以使用Matplotlib和Seaborn等库创建图表和图形，以更好地理解数据。
数据建模：在您对数据有更好的理解之后，您可以开始建立模型来预测或分类数据。Scikit-learn库提供了一些常见的机器学习模型，如线性回归、决策树和神经网络等。
模型评估和调整：在建立模型之后，您需要对其进行评估和调整，以确保其能够正确预测或分类数据。您可以使用交叉验证和混淆矩阵等技术来评估模型。
部署：在您完成模型评估和调整之后，您需要将其部署到实际应用中。您可以将模型保存在Python文件中，以便以后使用，也可以将其部署到Web应用程序或移动应用程序中。
以上是使用Python进行数据分析的基本步骤。但是，数据分析的过程可能非常复杂，并且可能需要多次迭代才能得到满意的结果。因此，您需要耐心和细心地处理数据，以确保得到正确的的结果。
文章到此结束，如果本次分享的python数据分析与应用和python就业前景和工资待遇的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！
