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数据分析工作离不开很多的工具，如果我们要想搜集数据的话，有些工具是不能够做好这一项工作的。当然，数据在数据分析中是一个十分重要的内容，可以说，没有数据就不存在数据分析这一项工作，那么这就需要提出两种工具，那就是Python和R。一般来说，这两种编程语言对于数据分析师是十分有用的，一般来说，初级数据分析师和高级数据分析师的关键在于是否具备编程能力。而数据分析师里的数据挖掘、商业智能、爬虫、可视化报表都需要用到编程。如果掌握一门优秀的编程语言，那将会使得数据分析工作效率得到提高。下面我们就给大家介绍一下如何学习数据分析中的Python和R语言。
从上面的内容我们可以看出，数据分析领域最热门的两大语言是R和Python。为什么是这两种语言呢？这是因为这两种语言都是比较简单易学的，比较适合新手学习，而这两种语言都是有很多优点的，R的优点是涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力有不逮，学习曲线比较陡峭。Python则是万能的语言，适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以我们主要学习Python。在学Python的时候，首先需要学会搭建数据分析的环境，而Anaconda是功能强大的数据科学工具。Python的语法相当简洁，大家print出第一个hello world顶多需要半小时的时间。就像在Excel上进行运算一样方便。
当我们学会了搭建数据分析的环境之后，我们需要学习Python的数据结构，Python有三类数据结构，这三种数据分析结构有列表list，元组tuple，以及字典dict。万变不离其宗，掌握这三种数据结构以及相对应的函数，足够应付80%的分析场景。而函数式编程为Python一大亮点，Python自身就提供不少丰富的函数。很多都和Excel的函数相通，掌握起来非常迅速。由此可见Python很容易上手。
当我们学会了Python的数据结构知识以后，我们就需要去学习调取第三方包解决，那就需要使用第三方的函数。如果是一个频繁使用的场景，而第三方依靠不了，就需要自己编一个函数。如果是临时性的场景，我们写代码就不用写的那么详细了，只要能够解决问题就可以了，毕竟分析师的代码能力不要求工程师那么严格，所以Python的学习尽量以应用为主，不用像分析师那么严格。
当大家学会了Python的知识以后，还不是完全的能够掌握这些知识，这就需要大家融合前面学到的知识，可以根据经典案例自己做一个项目，然后和经典案例进行对比，及时分析出自己的不足并且汲取他人的经验，这样大家才能够熟练的运用Python来进行数据分工作。
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