python数据分析案例实战-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python数据分析案例实战的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python数据分析案例实战的解答，让我们一起看看吧。

1. python解析excel例子？
2. python数据分析师的就业前景？
3. 想自学python数据分析，难不难？

python解析excel例子？

使用python的openpyxl模块来解析Excel。

1、读取Excel文件

excel = openpyxl.load_workbook('learn.xlsx')

2、获取sheet页里面的数据

# 获取当前活动的表单

sheet = excel.active

# 获取指定的表单

for sheets in excel.sheetnames: #获取所有表单的名称

  print(sheets) 

sheet = excel[sheets] #获取指定表单

3、获取单元格里面的内容

for values in sheet.values:

 if type(value[0]) == int: #从第二行开始

  print(values)

python数据分析师的就业前景？

python主要用在大数据分析和人工智能应用领域，而这两个岗位都是目前需求量较大的，所以总体说来python的就业前景还是比较良好的，但前提是您需要有比较高的水平才可以。python目前非常流行，所以学习它的人也非常多，高手也很多，岗位需求量上看，它又没有J***A那么多，所以还是比较有竞争压力的。

就业非常好，目前Python应用范围还是挺多的，从Web、爬虫、数据分析、测试、运维、图像识别、机器学习、深度学习，基本各个领域都有Python的身影。

除了Web方面比起J***a、Php等逊色一些，其他方面，Python都扮演着比较重要的角色。

就业前景不错。Python 是当下最火的编程语言之一。对于许多未曾涉足计算机编程的领域的人来说， 深入地掌握 Python 是十分重要的，掌握后就业前景一片光明

想自学python数据分析，难不难？

首先，数据分析还是具备一定难度的，但是只要通过一个系统的学习过程，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。

数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是***用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。当然，如果通过工具进行数据分析，即使数学基本比较薄弱，也能够完成一些基本的数据分析任务，比如BI工具就能够完成大量的企业级数据分析任务。

***用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。通常需要掌握一些常见的机器学习算法，包括knn、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等，***用Python来完成这些算法还是比较方便的，因为Python中的Numpy、Matplotlib、Scipy、pandas等库会提供强大的支撑。看一个来自Matplotlib简单的例子：

由于Python语言自身语法比较简单，所以学习Python的过程相对来说还是比较轻松的，难点在于算法的学习，如何在不同的场景下选择不同的算法是重点问题。另外，学习数据分析通常要对行业知识有一定的了解，不同行业对于数据分析维度有不同的要求，这些知识需要在工作中不断积累，在产业互联网发展的大背景下，行业知识是比较重要的。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

到此，以上就是小编对于python数据分析案例实战的问题就介绍到这了，希望介绍关于python数据分析案例实战的3点解答对大家有用。