1.4 數據分析的工具

要進行數據分析，首先就要選擇合適的工具對數據進行操作。市面上的數據分析工具有很多，常用的有Excel、SPSS、R語言、Python等。

Excel是最常用的，也是入門級的數據分析工具，它在分類匯總數據、篩選和排序數據方面的操作都很簡單，還可以通過數據透視表、描述性統計分析工具，以及圖表等對數據進行分析操作。雖然Excel的使用方法比較簡單，但是該工具通常只適合做簡單的數據分析。當數據量較大時，使用其進行數據分析的效率相對較低。

SPSS是世界上最早采用圖形菜單驅動界面的統計軟件，它最突出的特點就是操作界面極為友好，輸出結果美觀漂亮。該軟件內置豐富的統計分析方法，適用于統計分析類的數據分析。所以，想要讀透該軟件的分析結果，需要比較扎實的統計學知識。對于統計學小白來說，使用該工具進行數據分析會有較大的難度。

R語言更像是綜合性較強的一類數據分析工具，這個工具對數學基礎有一定要求，其專業度高，學習難度也高。所以對于沒有數學和編程基礎的新手小白，不建議使用R語言進行數據分析操作。

Python雖然是一門編程語言，但操作和掌握方法都很簡單，所以近年來受到很多程序員和編程愛好者的青睞。因其在辦公領域的廣泛應用，使許多白領也紛紛加入了學習Python的行列。此外，因為Python在數據的采集、處理、分析與可視化方面有著獨特的優勢，所以常常被用來進行數據分析。

以上幾種數據分析工具各有所長，要想全部掌握，肯定不太現實，也沒有必要。我們只需要根據個人的能力，并配合所面對的數據分析環境，選擇合適的工具即可。本書主要介紹如何通過Python對數據進行處理和分析操作。

為什么要用Python進行數據分析呢？因為Python具有以下幾個優勢。

· Python大量的庫為數據分析提供了完整工具集。

· 比起R語言等其他主要用于數據分析的語言，Python語言的功能更加健全。

· Python庫一直在增加和更新，算法實現采取的方法更加先進。

· Python能很方便地對接其他語言，比如C語言和Java等。

Python進行數據分析需要依賴一些第三方庫，例如NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等，下面將對這些庫的安裝和使用方法進行簡單的介紹。

在第2章會介紹Anaconda的安裝方法，因為只要安裝了該軟件，就會自帶以上幾個庫，所以對于這些庫的安裝方法就不做具體介紹了。這里主要對這幾個庫進行簡單的介紹，在后面的章節中，會通過各種案例對這些庫的使用進行更加深入的說明，特別是Pandas庫和Matplotlib庫。

Python中的NumPy庫提供了數組功能，以及對數據進行快速處理的函數。NmuPy庫還是很多更高級的擴展庫的依賴庫，后面章節介紹的Pandas和Matplotlib這兩個庫都依賴于它。NumPy是Python中相當成熟和常用的一個庫，網上有很多它的教程，讀者遇到關于這個庫的問題時，可以自行搜索對應的內容。

Pandas庫是Python中最強大的數據分析庫。Pandas的名稱來自面板數據（Panel Data）和Python數據分析（Data Analysis），它最初被作為金融數據分析工具而開發出來。Pandas庫的功能非常強大，支持類似于SQL的數據增、刪、查、改，并且帶有豐富的數據處理函數，還支持數據分析功能。本書在第5~8章著重介紹了該庫的使用方法。

Matplotlib庫是Python中最常用的一個數據可視化的庫，該庫中有很多制作圖表的函數，第9章通過很多案例介紹了該庫的使用方法。

scikit-learn是一個機器學習相關的庫，其提供了完善的機器學習工具箱，包括數據預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等。