㈠ python数据分析该怎么入门呢

1.为什么选择Python进行数据分析？

Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。

另外，Python是开源的，它拥有非常多优秀的库，可以用于数据分析及其他领域。更重要的是，Python与最受欢迎的开源大数据平台Hadoop具有很好的兼容性。因此，学习Python对于有志于向大数据分析岗位发展的数据分析师来说，是一件非常节省学习成本的事。

Python的众多优点让它成为最受欢迎的程序设计语言之一，国内外许多公司也已经在使用Python，例YouTube，Google，阿里云等等。

3.数据分析流程

Python是数据分析利器，掌握了Python的编程基础后，就可以逐渐进入数据分析的奇妙世界。CDA数据分析师认为一个完整的数据分析项目大致可分为以下五个流程：


在这一阶段，Python也具有很好的工具库支持我们的建模工作：

scikit-learn-适用Python实现的机器学习算法库。scikit-learn可以实现数据预处理、分类、回归、降维、模型选择等常用的机器学习算法。

Tensorflow-适用于深度学习且数据处理需求不高的项目。这类项目往往数据量较大，且最终需要的精度更高。

5)可视化分析

数据分析最后一步是撰写数据分析报告，这也是数据可视化的一个过程。在数据可视化方面，Python目前主流的可视化工具有：

Matplotlib-主要用于二维绘图，它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。

Seaborn-是基于matplotlib产生的一个模块，专攻于统计可视化，可以和Pandas进行无缝链接。

从上图我们也可以得知，在整个数据分析流程，无论是数据提取、数据预处理、数据建模和分析，还是数据可视化，Python目前已经可以很好地支持我们的数据分析工作。

㈡ python工具有哪些

1. Pyscripter
Pyscriptor是一个开源的Python集成开发环境,很富有竞争力,同样有诸如代码自动完成、语法检查、视图分割文件编辑等功能。
2. Wing
Wing是一个Python语言的超强IDE,适合做交互式的Python开发.Wing IDE同样支持自动代码完成、代码错误检查、开发技巧提示等,而且Wing IDE也支持多种操作系统,包括Windows、Linux和Mac OS X。
3. Emacs
Emacs是一个可扩展的文本编辑器,同样支持Python开发.Emacs本身以Lisp解释器作为其核心,而且包含了大量的扩展。
4. Pycharm
Pycharm是一个跨平台的Python开发工具,是JetBrains公司的产品.其特征包括:自动代码完成、集成的Python调试器、括号自动匹配、代码折叠.Pycharm支持Windows、MacOS以及Linux等系统,而且可以远程开发、调试、运行程序。

5. Sublime Text
SublimeText也是适合Python开发的IDE工具,SublimeText虽然仅仅是一个编辑器,但是它有丰富的插件,使得对Python开发的支持非常到位。
6. Vim
Vim是一个简洁、高效的工具,也适合做Python开发。
7. Komodo Edit
Komodo Edit是一个免费的、开源的、专业的Python IDE,其特征是非菜单的操作方式,开发高效。
8. Eclipse with PyDev
Eclipse+PyDev插件,很适合开发Python Web应用,其特征包括自动代码完成、语法高亮、代码分析、调试器、以及内置的交互浏览器。

㈢ 学python，可以用哪些开发软件，用什么开发软件最好

1. PyCharm
PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境，同样拥有付费版和免费开源版，PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中，还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。
PyCharm直接支持Python开发环境，打开一个新的文件然后就可以开始编写代码，也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序，它还支持源码管理和项目，并且其拥有众多便利和支持社区，能够快速掌握学习使用！
2. Eclipse + PyDev
PyDev是Eclipse集成开发环境的一个插件，支持Python调试、代码补全和交互式Python控制台等，在Eclipse中安装PyDev非常便捷，只需从Eclipse中选择“Help”点击“Eclipse Marketplace”然后搜索PyDev，点击安装，必要的时候重启Eclipse即可，对于资深Eclipse开发者来说，PyDev可以很轻松上手！
3. Visual Studio
Visual Studio是一款全功能集成开发平台，提供了免费版和付费版，可以支持各种平台的开发，且附带了自己的扩展插件市场。在Visual Studio中可进行Python编程，并且支持Python智能感知、调试和其他工具，值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台！
4. Spyder
Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境，它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的，Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能，如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器，其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能，十分适合使用Python的数据科学家们。
5. Thonny
Thonny是针对新手的一款集成开发环境，适用于全部主流平台，默认情况下，Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装，十分方便新手使用！

㈣ 我们可以用哪些工具做大数据可视化分析

通过互联网行技术的不断突破，数据可视化分析不仅仅是通过编码才能实现的简单的静态分析展现，而涌现了大批的数据可视化工具。

今天就来讲讲数据可视化吧，我来推荐一些实用的数据可视化工具，这些工具包含：

  • 专业的大数据分析工具

  • 各种Python数据可视化第三方库

  • 其它语言的数据可视化框架

    一、专业的大数据分析工具

    1、FineReport

    FineReport是一款纯Java编写的、集数据展示(报表)和数据录入(表单)功能于一身的企业级web报表工具，它“专业、简捷、灵活”的特点和无码理念，仅需简单的拖拽操作便可以设计复杂的中国式报表，搭建数据决策分析系统。

    来看看它做的dashboard吧：