众所周知，可以用作数据分析的语言有很多，包含Python、R语言等，而且Python被誉为数据分析的一大利器，更是该领域的首选语言，那么用Python做数据分析有哪些优势呢?跟着蛋糕往下看。

第一、Python语言自身的优势

Python简单易学，可读性强，阅读起来像是在读一篇外语文章一样，可以使你只关心完成什么工作任务，而不是纠结Python语法。除此之外，Python还拥有非常多优秀的库可用于数据分析。对于Pandas、Numpy和Matplotlib这样以数据为中心的库，任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是免费开源的。

第二、Python对比其他数据分析工具的优势

1.Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相对于Excel，Python能够处理更大的数据集，能够更容易的实现自动化分析，能够比较容易的建立更复杂的机器学习模型。

2.对比Spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据分析;而Python可以处理更加复杂的数据逻辑，因此在这些场景也有很大的优势。

3.对比R语言，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一个库中，而R语言中的机器学习方法是非常分散的，以至于很难掌握;而且使用Python的人在不断飙升，未来就业前景更加宽广。

综合情况来讲，Python语言更适合数据分析，而且在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时Python更加得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现，包括数据搜集、清洗、整理、可视化、机器学习、人工智能、开发等，一个Python就可以全部搞定。

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