Зачем Python аналитику?

Зачем нужен Python аналитику? Именно с такого вопрос начался недавний разговор с коллегой. В силу накопившихся задач, назрела необходимость сменить инструменты и постараться перевести запросы и модели Excel в другую плоскость. В общем-то, пора начать изучать новый язык программирования, который сможет закрыть потребности. Но какой выбрать из имеющегося многообразия?

В этой статье мы рассмотрим основополагающие принципы применения Python как функционального инструмента. По сути это первоначальное знакомство и необходимость понимания, что за зверек этот Питон. Дочитав до конца, надеюсь сложится четкое понимание в ответе на следующие вопросы:

  • Зачем нужен Python аналитику?
  • Какой функционал можно реализовать с помощью Python?
  • Основные области применения Python?

Программисты и аналитики в своей работе используют десятки, а то и сотни языков программирования. Python уже давно стал одним из самых популярных и важных языков для многих специалистов, поскольку существенно может облегчить работу и жизнь. Поскольку Python стал популярен в таких областях, как искусственный интеллект и машинное обучение, неудивительно, что он становится основным инструментом для любого специалиста по анализу данных.

Области применения Python

Python позволяет организациям анализировать и визуализировать данные осмысленными способами для выявления закономерностей, отслеживания взаимосвязей и помощи в решении сложных бизнес-задач.

Специалисты по данным обычно решают сложные проблемы, которые можно решить с помощью четырех основных шагов:

  • сбор и очистка данных
  • исследование и анализ данных
  • моделирование данных
  • визуализация данных.

Python предоставляет библиотеки, которые помогают на каждом из этих этапов.

Его можно использовать для прогнозирования результатов, автоматизации задач, оптимизации процессов и предоставления бизнес-аналитики. Кроме того, Python хорошо интегрируется с большинством поставщиков облачных услуг и поддерживает множество вариантов экспорта файлов и обмена ими.

К настоящему времени вы наверняка знаете, что Python невероятно гибок. В контексте обработки данных это означает, что он позволяет с легкостью создавать модели данных, систематизировать наборы данных и создавать алгоритмы на основе машинного обучения.

Что же можно сделать, используя Python?

Несколько примеров применения языка Питон в аналитической работе

Импорт и экспорт данных. Python с легкостью импортирует и экспортирует все возможные данные из множества источников и различных форматов файлов. Он позволяет считывать данные в, таких форматах как CSV, TSV, JSON, XML, HTML, LaTeX, SQL, Microsoft, открытые электронные таблицы и несколько других двоичных форматов.

Импорт онлайн-данных. источником информации могут стать онлайн ресурсы с которых с помощью правильного кода можно подтягивать меняющиеся данные.

Написание чат-бот для обработки входящих запросов. Некоторые компании используют чат-боты в качестве первой точки взаимодействия со своими клиентами.

Прогноз спроса. С помощью Python можно прогнозировать изменение спроса, подтягивая информацию из внешних источников.

Визуализация данных. Включает гистограммы, круговые диаграммы, тепловые карты и многое другое как показано на рисунке ниже.

визуализация на Python

Выводы о Python для аналитика данных

Резюмируя эту вводную статью, складывается понимание, что если вы работаете с данными, универсальность Python может помочь вам поддерживать высокую скорость выполнения всех задач, которые вам необходимо выполнить.

Как язык для специалистов по данным, Python также является отличной альтернативой специализированным языкам, таким как R, для машинного обучения. Часто называемый языком данных, он незаменим в обработке данных.

Становиться понятным, что в современном мире необходимо более детальное погружение в изучение данного вопроса. К тому же, знание Python позволит аналитику иметь важный скил в собственном резюме, что не сможет сказаться на зарплате. Но это совсем другая история.

Пишите в комментариях, зачем вы изучали Python и как применяете этот язык в работе.

Оцените статью
Будни аналитика
Добавить комментарий