月前，日本最大的證券公司之一野村證券首席數字官馬修·漢普森，在Quant Conference上發表講話：“用Excel的人越來越少，大家都在碼Python代碼。”

甚至直接說：“Python在數據分析領域正在超越Excel！”

作為一門膠水語言，Python在數據分析領域的發展和應用十分顯著和高效。

可以說，在科學計算和數據分析領域，Python一直沒有缺席，成熟的第三方模塊和活躍的社區，使Python成為數據處理任務的一個重要解決方案。

NumPy和Pandas等模塊，為數據處理提供了非常大的便利。

matplotlib、pyecharts等模塊也是非常優秀的數據可視化模塊。

Jupyter Notebook模塊則為數據分析人員提供了一種全新的數據分析流。

Python數據分析有多強大？舉個栗子：

用幾行代碼就能快速整理數據并出圖：

甚至可以編寫合成多個Excel表格的Python腳本，一鍵跳過復制粘貼：

那該怎么學呢？為什么買了那么多課，學了那么多工具，還是不會數據分析？

原因無外乎2個：

一是碎片化學習降低了獨立思考的能力，缺少系統的學習路徑，沒有建立知識間的聯接，無法形成自己的知識體系；

二是缺少實戰，導致遇到問題不知道怎么尋找解決方案，學完一陣子就忘了。

關于程序員學習數據分析，我也不建議你把將大學的相關書籍拿出來啃一遍，耗費大量時間不說，關鍵是跟實際應用無法結合，學了還是不會用！

那有沒有一種方法，學完就能用起來呢？

有！CSDN學院深入研究幾萬人學習數據分析的痛點后，聯合數據分析暢銷書作者劉順祥老師共同研發完成的《Python數據分析與挖掘》。

課程內容覆蓋面廣，集數據搜集、清洗、整理、可視化與建模于一體，幫你建立數據分析的底層邏輯思維！

真實案例項目操作，10+數據清洗案例、15+統計圖形展現、10+挖掘算法的應用，每一個都能做為面試的作品展現！

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為什么向你推薦這門課？

1.不做“教課書”一般的知識堆砌，從實際業務出發，拆解企業級實戰案例

基礎篇：圍繞Python基礎語法介紹、數據預處理、數據可視化、數據分析與挖掘......這些核心技能模塊展開，幫助你快速而全面的掌握和了解成為一個數據分析師的所有必修功法。

算法篇：算法是數據分析的精華，課程精選10大算法，包括分類、聚類、預測3大類型，每個算法都從原理和案例兩個角度學習，讓你能用起來，了解原理，還知道為什么這么做。

部分課程內容展示：

• Python基礎語法解析

• 網絡爬蟲精講

• 數據分析三劍客：Numpy、Pandas、Matplotlib應用

• 回歸分類算法原理應用

• 聚類算法原理應用

• 預測模型算法原理應用......

實戰篇：每一個技能模塊都會建立在一個真實的業務場景之上，包括10+數據清洗案例、15+統計圖形展現、10+挖掘算法的應用。

部分實戰展示：

• 線性回歸產品利潤預測

• 樸素貝葉斯基于評論數據的情感判別實戰

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2.超人氣講師

劉順祥?| 統計學碩士，數據分析暢銷書作者，目前就職于某大型數據咨詢公司，負責商業智能、數據分析與挖掘等項目的實施。

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4.課堂學不懂怎么辦？

很多人擔心沒時間學，沒時間加入，怎么辦？

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這門課程適合誰來學習？

• 研發人員：數據工程師、Python開發、數據架構師等技術崗位，想了解商業問題，或者轉型、進一步提升自己的業務能力水平。
  

• 數據分析新人：計劃入行數據分析，了解真實企業分析工作狀態，看清職業發展方向，找到自己的提升點。

• IT業務崗：產品、運營、銷售等業務崗，對數據分析感興趣，想掌握不同業務中不同數據分析思路的同學。

• 數據分析從業者：數據分析師、數據運營、商業分析師等專業分析人員，遇到瓶頸想系統提升分析能力或期望借助機器學習算法提高分析效率與預測能力。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的没错！Python杀死了Excel！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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