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在互联网大数据的的浪潮下，很多领域都逐渐应用数据信息来具体指导各类商业服务管理决策的执行。那麼大家应当怎样开展数据统计分析呢？这个时候Python发生在大家的眼下，做为数据统计分析的一大神器，它与别的数据统计分析专用工具的区别又在哪儿呢？下边大家就讨论一下，做数据统计分析时应用Python的优点，除开它本身语言表达简约高效率易入门的优势，也有它的身上具有了很多专用工具也没有的强劲特性。
1、Python本身的优点。
Python简单易学易读性强，一段好的编码，阅读文章起來好像在学一篇外国语文章内容，能够使你只关注进行哪些工作目标，而不是担心于Python英语的语法。此外，它还有着十分多出色的库可用以数据统计分析，现阶段超出125,000的第三方Python库，针对像pandas，NumPy和matplotlib那样以数据信息为管理中心的库，一切懂Python英语的语法标准的人都能够实际操作布署。最重要的是它是完全免费开源系统的！！
2、Python与别的数据统计分析专用工具的比照。
（1）Python解决Excel报表，是根据启用控制模块，解决这种数据信息并转化成表格。对比Excel，Python可以解决更高的数据；可以更非常容易的完成自动化技术剖析；可以较为非常容易的创建繁杂的深度学习实体模型。
（2）对比spss，spss是个统计分析软件，只合适在科研行业做测验数据的分析，并不适合做偏重具体应用领域的数据的分析；而Python可以解决繁杂的数据信息逻辑性，因而在这种情景的应用更有优点。
（3）对比R语言，Python的深度学习库只有一个sklearn ，全部的深度学习方式都集中化在这里一个库文件，而R语言,我不会清晰它究竟有多少个用于做深度学习的库，R语言中的深度学习方式是这般的分散化，以致于难以把握。并且Python的应用总数在持续升高，有一些以前只应用R的人到转为Python，资金投入到一个展现增长的趋势的技术性中，将来才会更为开阔。
（4）对比以上的好多个专用工具,，Python学习、爬虫技术、数据分析时更为的游刃有余。现阶段许多计算机科学层面的运用都能够轻轻松松应用Python完成。包含数据信息收集，清理，梳理，数据可视化，深度学习，人工智能技术，开发设计，运维管理等。因此光一个Python就可以保证全套服务。
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2025-04-07
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