利用python进行数据分析已经是非常普遍了，现在是大数据时代，各个行业都需要用到大数据去预测未来发展的方向，毕竟有大数据，我们能够统计更多的信息，从海量的信息中得到自己所需要的东西，同时利用Python进行数据分析还有利于各个业务之间的融合，能够在各方面大大的提高数据分析的效率，一来让我们的工作更加简单，二是能够提高我们的业务水平，不会出现大的错误。
数据分析是什么
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
为什么说python进行数据分析更合适
Python 这类语言被称为脚本语言，因为它们可以编写简短粗糙的小程序，即脚本。不过这好像在说 Python 无法构建严谨的软件似的，其实经过几年来不断改良， Python 不但拥有强大的数据处理功能，而且完全可以用它构建生产系统 。
不过由于 Python 是一种解释型语言， 大部分 Python 代码都要比编译型语言（比如 C++ 和 Java）的代码慢得多 。所以在那些要求延迟非常小的应用中，为了尽大可能优化性能，使用 C++ 这种更低级且低生产率的语言更值得。
对于高并发、多线程的应用程序，Python 也不是一种理想的编程语言 ，这是因为 Python 有一个叫 GIL（全局解释器锁）的东西，这是一种防止解释器同时执行多条Python 字节码指令的机制。这并不是说 Python 不能执行真正多线程并行代码，只不过这些代码不能在单个 Python 进程中执行而已。
利用python进行数据分析已经在各行各业得到了充分的应用了，随着人工智能时代的到来，python进行数据分析将派上大用场，毕竟Python在数据分析和交互方面是有绝对的优势，因为机器对即时性信息有很大的依赖，大家要是想要学计算机，可以往Python语言这个方向发展。
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