为什么Python在数据分析领域中领先

Python是最古老的主流编程语言之一，随着对大数据分析的需求不断增长，Python现在正获得更大的发展。企业继续认识到大数据的重要性，2019年大数据和业务分析产生的1,891亿美元证明了这一点是正确的。

Python是一种通用的编程语言，但由于其较低的入门门槛和充满活力的社区，它在分析界已找到了据点。但是，为什么对分析应用程序如此好呢？以下是对那些不太了解技术的决策者有用的细目，他们希望为招聘和运营目的而了解有关Python的更多信息。

可读性和易用性是Python的主要优势之一。由于Python易于理解的语法，通常被认为是初学者最好的学习语言。这种属性对数据科学专业人员特别有吸引力，因为他们通常没有其他动机去学习编码，而只是为了进行数据分析。

Python周围的生态系统非常强大，要确认这一点，只需查看一下Redmonk编程语言排名即可。该综合排名分析了Stack Overflow讨论以及GitHub贡献，以根据人们对该语言提出问题的频率以及开源贡献者社区的活跃程度来衡量一种编程语言的受欢迎程度。在过去的八年中，Python从未从最流行的五种编程语言中脱颖而出。

R是另一种引领分析领域的广泛使用的编程语言，因为它最初是为科学和分析目的而开发的。在过去的五年中，尽管它获得了很大的发展动力，但现在已经开始失去作用，而Python在其中起了重要的作用。

当然，Stack Overflow和GitHub是主观测量，尤其是当我们知道Python比R更通用时。那么，为什么这些指标对分析和任何类型的数据处理计划很重要？

Python周围的生态系统使开发人员可以加快分析软件的实施。例如，您可以对市场营销或销售专业人员进行再培训，使其获得Python认证，以便他们可以执行涉及分析的基本任务。这也意味着，如果您拥有健全的业务运营结构，雇用Python开发人员会更安全，因为如果您的分析计划失败，他们的专业知识也可能会被重新利用。

Python非常适合构建可以面向客户和内部的分析工具和应用程序。同时，R之类的语言灵活性较差，因为它们的初衷是狭窄的。

这也是为什么Python专家相对更易于访问的原因。他们更多，而且他们往往具有更广泛的技能和更多样化的经验。

根据ZipRecruiter的数据，在美国，Python程序员的平均年薪为113,737美元，而R开发人员的平均年薪为129,633美元。

如今，深度学习（DL）与分析紧密结合，因为从海量数据中学习可提供空前的业务价值。尽管有很多方法可以利用DL，但是Python是迄今为止已知的最易访问的工具。它具有比数据分析中使用的任何其他编程语言最多的深度学习库。

Python的另一个巨大优势是其可视化功能。可视化和图形是数据科学项目不可或缺的部分，并且由于使用了Matplotlib这样的Python库，使数据意义变得便捷和可访问。

该语言通常在不同业务部门（业务运营，市场营销，物流，销售等）中用于各种目的。因此，您公司的专业人员可能在某个时候接触过Python。

这就是为什么使用Python专门知识可以更轻松地从头开始构建分析系统的原因。如果其他部门有使用Python的经验，那么将它们集成到您的分析项目中会变得容易得多。

Python拥有大量敬业的专业人士和业余爱好者。随着数据科学成为一种流行的职业选择，社区不断发展，结果，越来越多的用户倾向于创建新的数据科学库。这使Python对数据分析专业人员更具吸引力，因为对于大多数常见任务有许多预构建解决方案。

结果，Stack Overflow和Codementor上的Python社区不断扩展并推动数据分析领域的发展。快速的Google搜索很可能会解决任何新手提出的问题，如果不能，那么您的数据分析专家将非常乐于提供帮助。

在过去的十年中，Python赢得了作为数据分析最易用的语言的美誉。它的核心优势是循序渐进的学习曲线，不断发展的社区和丰富的生态系统。而且，它的灵活性和滚雪球般的流行度使Python开发人员对大型企业而言更有价值。毫无疑问，Python将在未来几年中获得发展，从而扩大其敬业的社区。