京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
朋友小红在某公司做策划,前段时间高层打算引进一个大项目,需要他做一份详细的报告,作为决策层的依据。
雷厉风行的小红说干就干,然而,实际操作中才逐渐发现,公司购买的数据库,不仅乱、杂、多,还缺……
“策划改了几十遍,现在只要看到数据,就反射性想吐……”他抓狂的说。
千辛万苦做出了一版满意的,却被老板从头到尾diss了一番。如:方案太传统,严重缺乏互动性;视觉冲击力不够,没抓住大众需求;考虑的因素不够全面……最后一句话,重新做!
被全盘否定了劳动成果的小红,整天愁眉苦脸。在职场上春风如意的闺蜜小蓝,笑嘻嘻给小红提了个最中肯的建议,抽点时间学学Python吧。
——python 是个啥?
python是门动态的、面向对象的脚本语言,同时也是入门简单、通俗易懂的编程语言。
一段好的Python代码,阅读时就像在读一篇外语文章,这种特性称为“伪代码”,这种优势使学习者只用关心完成什么样的工作任务,而不必去纠结语言的命令语法。
python一段代码示例
另外,python在网络爬虫、办公自动化(报表处理、邮件处理、文件格式批量转换等)、数据分析、各种资源批量下载、自动化运营监控、软件和游戏开发、人工智能等领域都有突出表现。
这种计算机语言让困难的事情变得容易,除助力程序员外,亦可大幅提升普通人职业技能的实力,帮他们顺利过关斩将。
python犹如黑马般杀出重围,从容超越Java和Javascript,化身程序员必备的编程利器之一,且人气值迅速飙升,成为各行业各岗位从业人员所喜爱的职场技能。
目前,国内外许多公司都已使用Python,如:YouTube、豆瓣、知乎、Google、百度、腾讯、美团、阿里云等。
——为啥小红需要学python?
归根结底,小红工作中存在的困难如下:
python网络爬虫、数据清洗、数据可视化等显著的能力,可轻松搞定小红所有的难题。
网络爬虫,顾名思义就是用python写一段代码,让它像小蜘蛛一样,自动在互联网这张大蜘蛛网上爬行,去抓取自己的猎物(数据)。
python网络爬虫,对缺少数据却不知道如何获取的小红,可谓是雪中送炭!
众所周知,数据存在格式不同、异常值、缺失值等问题,是极为常见的。我们需要处理它们,这一步被称为“数据清洗”,是分析数据时比重最大的一部分,基本80%的工作都耗在这里。
利用可高效处理多维数据,且兼容性强的Python来进行数据清洗,能一举搞定多、杂、乱的数据,使小红的问题迎刃而解,并大幅降低时间成本。
这一环对于小红来说最重要,如何撰写画面精美、互动性强、一目了然的数据分析报告呢?
python可轻松将数据图形化,且能输出多样化的格式。同时,专攻统计可视化的模块,可与Pandas无缝对接,是收获老板和同事认可的法宝。
从爬取缺少的数据到给老板做汇报,应用python的各项功能,可节约主人公小红大部分耗时费力的工作,从而将更多时间、精力放于分析总结上!
——小蓝学python又收获了啥?
将Python用于工作中,不仅有前途,还有“钱”景,这也是小蓝建议小红学习的理由之一!
与Python相关的岗位薪酬普遍水平较高,基本在20K以上,而其中又以人才缺口巨大的机器学习和数据挖掘最高,年薪不低于30K。
资料来源 / ITPUB博客
虽然小蓝并非专业人士,只是将Python当作一项职场技能来学习,但是她学以致用,一个简单的操作,彻底改变了老板对她的看法。
她用python写了一个代码脚本,自动处理了大量Excel中的数据,给公司节约了时间和人工成本,从而收获了丰厚的奖金,并且涨薪30%。
——哪些人适合学python?
这样看来python是个好东西,可是我啥也不懂,能学不?答案是:YES!of cause!友好性和兼容性,决定了适合学习python群体的多样化。
✔ 零基础,对Python感兴趣
python可读性极佳,零基础的同学也可学习,只要感兴趣,有毅力,肯努力就行。
✔ 应届毕业生或在读高校生
对即将毕业或在读的大学生,学Python也是个不错的选择,因为年轻人学习和理解能力都很强,可更好地掌握知识点,对未来职业发展有极大帮助。
✔ 各行从业者或欲转行者
各行业的运维、营销、销售等从业者,都适合学习。工作中使用python往往能事半功倍,助推自己跻身业界佼佼者的行列。
✔ 从事开发领域的专业人员
机器语言相通之处甚多,对有编程经验的人来说,学习Python就再简单不过了,适合程度五颗星。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23