Python数据分析入门实战：2015年企业数据化运营工具

为什么2015年Python数据分析火了？

2015年之前，企业数据分析主要靠DBA写SQL、业务部门用Excel。随着业务数据量增长，Excel处理十万行以上就卡顿。Python凭借Pandas、NumPy、Matplotlib这套数据科学栈，开始成为数据分析的标配工具。

推荐Anaconda发行版，一键装好Python+科学计算库。2015年我们用的还是Python 2.7，但已经开始关注Python 3的迁移。

Pandas是Python数据分析的核心库，两个关键数据结构：

常用操作：读取CSV/Excel、筛选过滤、分组聚合、合并连接。这些操作相当于在Python里做SQL和数据透视表。

Matplotlib是最基础的可视化库，画折线图、柱状图、散点图都很方便。2015年我们还会配合Seaborn做更美观的统计图表。企业场景中最常见的是：日活趋势图、转化率漏斗、用户分群柱状图。

我们在服务电商客户时，用Python每天自动拉取订单数据生成日报，替代了之前人工Excel统计。这种自动化报表项目，成为我们IT运维外包服务的增值项。

本文关键词：Python,数据分析,Pandas,数据可视化