月前，日本最大的证券公司之一野村证券首席数字官马修·汉普森，在Quant Conference上发表讲话：“用Excel的人越来越少，大家都在码Python代码。”
甚至直接说：“Python在数据分析领域正在超越Excel！”
作为一门胶水语言，Python在数据分析领域的发展和应用十分显著和高效。
可以说，在科学计算和数据分析领域，Python一直没有缺席，成熟的第三方模块和活跃的社区，使Python成为数据处理任务的一个重要解决方案。
NumPy和Pandas等模块，为数据处理提供了非常大的便利。
matplotlib、pyecharts等模块也是非常优秀的数据可视化模块。
Jupyter Notebook模块则为数据分析人员提供了一种全新的数据分析流。
Python数据分析有多强大？举个栗子：
用几行代码就能快速整理数据并出图：
甚至可以编写合成多个Excel表格的Python脚本，一键跳过复制粘贴：
那该怎么学呢？为什么买了那么多课，学了那么多工具，还是不会数据分析？
原因无外乎2个：
一是碎片化学习降低了独立思考的能力，缺少系统的学习路径，没有建立知识间的联接，无法形成自己的知识体系；
二是缺少实战，导致遇到问题不知道怎么寻找解决方案，学完一阵子就忘了。
关于程序员学习数据分析，我也不建议你把将大学的相关书籍拿出来啃一遍，耗费大量时间不说，关键是跟实际应用无法结合，学了还是不会用！
那有没有一种方法，学完就能用起来呢？
有！CSDN学院深入研究几万人学习数据分析的痛点后，联合数据分析畅销书作者刘顺祥老师共同研发完成的《Python数据分析与挖掘》。
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