獲取數據是數據分析的第一步，沒有數據那么數據分析的工作就毫無意義。（推薦學習：Python視頻教程）

當然，我們獲取數據的方式有很多，但是最好的方式就是使用Python，Python憑借它強大的功能可以幫助我們獲取數據。當然，像Java等語言也可以實現爬蟲功能，但Python實現起來是比較簡單的。并且Java的學習成本太大， 而Python是十分簡單的，下面我們就來看一看Python的數據分析功能。

那么Python的使用范圍是什么呢？

其實python為使用者提供了一系列的數據分析包，經常用到的分析報包括Numpy以及pandas；此外還為使用者提供了一些操作大型數據集所需的高效使用工具。一般的企業處理的數據量其實也就是在幾萬到幾十萬之間，向規模更加巨大的數據一般人可能很少有機會處理大規模的數據。但是對于幾萬、幾十萬條數據的處理，可能恰恰是目前乃至今后中小型企業、研究機構的數據處理常態，在這樣的數據規模面前，Excel會卡頓到讓人想砸電腦，而SPSS、R等專業統計軟件雖然相對好一些，但一般人并不會使用。在這種情況下，Python提供了一個絕佳的選擇。

Python的優勢是十分出色的，尤其是在數據清洗方面，得到了數據分析師的好評，首先就是在數據清洗方面，Python不僅使用靈活簡便而且效率高，相比傳統統計軟件有很大優勢。而有經驗的數據分析師都知道，數據清洗在整個數據分析項目中幾乎是最耗時的。然后就是可復用性，程序具有良好的可復用性，一次編寫，下次就可以直接運行，可以大大減少重復工作量。當然，與其他數據源鏈接的能力，Python可以方便地連接互聯網去發送/提取數據，也能從幾乎所有存儲格式文檔中存取數據，包括文本文檔、Excel、圖片及各類SQL數據庫。這樣數據分析師就可以不依賴于其他人提供的特定格式數據，從而極大地提升數據使用能力。最后就是Python良好的可擴展性。Python有從小數據到大數據的處理能力，其數據分析之外的功能也很強大，我們學習了絕對沒有壞處的。

關于數據分析行業一定得學習Python的原因我們就給大家介紹到這里了，我們不難發現Python的確是一個十分實用的技能。所以說，能夠熟練地利用Python能夠幫助大家更好進行數據分析工作。

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