1、数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了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。
2、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集 python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
3、数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。
4、类型（推荐学习：Python视频教程）在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
首先，Python可以提高会计数据的处理效率，通过自动化和批量处理，可以大大减少人工操作的时间和成本。其次，Python可以用于数据分析和挖掘，帮助会计人员更好地理解和利用数据，从而做出更准确的决策。此外，Python还可以用于生成报告和文档，通过自动化生成，可以减少错误和提高效率。
市场需求量大，很多互联网相关企业都在利用Python来完成相关工作，Python的相关工作人员的薪资待遇也是非常可观的。简单易学，Python的语法非常接近自然语言，精简了很多不必要的分号和括号，非常容易阅读和理解。即使是编程初学者也能较为轻松地开始Python的学习旅程。
Python 是一种面向对象的、解释型的、通用的、开源的脚本编程语言，它之所以非常流行，我认为主要有原因：Python 简单易用，学习成本低，看起来非常优雅干净；Python 标准库和第三库众多，功能强大，既可以开发小工具，也可以开发企业级应用。
准备数据：首先，你需要有两列数据，一列作为x轴，另一列作为y轴。这些数据可以是实验数据、统计数据或其他任何形式的数据。 打开Excel并输入数据：打开Excel，创建一个新的工作表。在第一列中输入你的x轴数据，在第二列中输入你的y轴数据。 选择数据并插入折线图：选中你输入的两列数据。
用python进行数据可视化的方法：可以利用可视化的专属库matplotlib和seaborn来实现。基于python的绘图库为matplotlib提供了完整的2D和有限3D图形支持。我们只需借助可视化的两个专属库（libraries），俗称matplotlib和seaborn即可。
Python 数据可视化的方法有很多，其中最常用的是 Matplotlib 和 Seaborn。Matplotlib 是一个 Python 的绘图库，提供完全的 2D 支持和部分 3D 支持。Seaborn 是基于 Matplotlib 的一个高级绘图库，它提供了更多的绘图样式和更简洁的 API。除此之外，还有 Plotly、Bokeh、Pandas 等可视化库可以使用。
下载安装pyecharts，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyecharts”就行，如下：安装成功后，我们就可以进行简单的测试了，主要代码如下：程序运行截图如下：更多示例，也可以参考一下pyecharts官网教程，相关参数和代码都有很详细解释、说明，非常适合初学者来学习。
Python语言中，读取Excel的扩展工具。可以实现指定表单、指定单元格的读取。使用前须安装。=。=看起来好像基本没人值班，对，就是这样。大家都好懒T。
在 Python 中，将数据可视化有多种选择，正是因为这种多样性，何时选用何种方案才变得极具挑战性。本文包含了一些较为流行的工具以及如何使用它们来创建简单的条形图，我将使用下面几种工具来完成绘图示例：Pandas Seaborn ggplot Bokeh pygal Plotly 在示例中，我将使用 pandas 处理数据并将数据可视化。
网络爬虫 网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在前期大量地运用Python言语作为网络爬虫的根底，带动了整个Python言语的运用发展。数据处理 Python有很齐备的生态环境。大数据分析中涉及到的分布式核算、数据可视化、数据库操作等，Python中都有成熟的模块能够挑选完结其功能。
人工智能 人工智能是现在非常火的一个方向，AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。因为Python有很多库很方便做人工智能，比如Numpy、Scipy做数值计算的，Sklearn做机器学习的，pybrain做神经网络的，matplotlib做数据可视化的。
Python主要的五大应用介绍：Web开发 Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。
1、可以从事的岗位也很多，比如Python爬虫工程师，大数据工程师等等！互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
2、Python可以用于自动化测试，编写脚本实现自动化测试，提高工作效率。Python是Linux发行版和RedHat/Fedora/Ubiquity/Anaconda等系统组件的标准库，可以访问Windows的COM服务和其他WindowsAPI，也可以使用IronPython直接调用.NetFramework。
3、服务器运维 运维也不陌生，最开始一批学习Python的人，就是运维和测试的在职人员，因为Python对于他们的工作起到很大的作用，因为使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。
4、Python数据分析还可以进行数据筛选，Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和count函数还能实现Excel中sumif和countif函数的功能。使用的主要函数是groupby和pivot_table；groupby是进行分类汇总的函数，使用方法比较简单，groupby按列名称出现的顺序进行分组。
5、网络爬虫工程师 网络爬虫作为数据采集的利器，在大数据时代作为数据的源头，十分有用武之地。利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度，是数据分析师的福祉，通过网络爬虫，让BOSS再也不用担心你没有数据。做爬虫工程师的的薪资为20K起，当然，因为大数据，薪资也将一路上扬。
