在信息时代的今天，数据推动业务发展、数据辅助业务决策早已成为大势所向，而顺应大数据时代号召的人，薪资待遇自然也是让人羡慕不已——数据分析师确实是高薪职业，大部分公司提供的待遇基本上是10K往上走；且随着工作经验的累积和技能树的完善，薪资超过30K也是指日可待！
    ▲某招聘网站的数据分析师薪资待遇分布情况
    Python是近年来最火的编程语言之一，在数据分析领域，Python语言的运行效率是Excel望尘莫及的，图表的交互性和工作可复用性也非Excel可比拟。
    那么Python和其他数据分析工具有什么不同？让我们来看看在数据分析中使用Python的优势。除了简单、高效和易于使用的语言之外，Python还具有许多工具所没有的强大性。
    ▲使用python构建交互式图表查看整体营收情况
    Python自身的优势
    Python易于学习和阅读。一段好的代码读起来就像一篇外语文章。它可以让你只关心要完成什么任务，而不是关注Python语法。
    此外，它还有许多优秀的数据分析库。目前，有超过125000个第三方Python库。
    对于以数据为中心的库，如熊猫、NumPy和matplotlib，任何知道Python语法规则的人都可以操作和部署它们。最重要的是它是免费的和开源的！
    Python和其他数据分析工具的比较
    1、在处理大量数据时，Python的效率高于Excel；可以更容易地实现自动分析；建立复杂的机器学习模型相对容易。
    2、相比spss，它是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析；而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。
    3、与R语言相比，Python的机器学习库只有一个sklearn，所有的机器学习方法都集中在这个库中。R语言的机器学习方法非常分散，上手还是需要长期的学习。此外，使用Python的人数正在增加。
    可见，Python在机器学习、网络爬虫和大数据分析方面更方便。
    目前，数据科学中的许多应用程序都可以使用Python轻松实现。包括数据收集、清理、分类、可视化、机器学习、人工智能、开发、操作和维护等。所以只有一个Python可以完成整个服务。