1.4 数据分析的工具

要进行数据分析，首先就要选择合适的工具对数据进行操作。市面上的数据分析工具有很多，常用的有Excel、SPSS、R语言、Python等。

Excel是最常用的，也是入门级的数据分析工具，它在分类汇总数据、筛选和排序数据方面的操作都很简单，还可以通过数据透视表、描述性统计分析工具，以及图表等对数据进行分析操作。虽然Excel的使用方法比较简单，但是该工具通常只适合做简单的数据分析。当数据量较大时，使用其进行数据分析的效率相对较低。

SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。该软件内置丰富的统计分析方法，适用于统计分析类的数据分析。所以，想要读透该软件的分析结果，需要比较扎实的统计学知识。对于统计学小白来说，使用该工具进行数据分析会有较大的难度。

R语言更像是综合性较强的一类数据分析工具，这个工具对数学基础有一定要求，其专业度高，学习难度也高。所以对于没有数学和编程基础的新手小白，不建议使用R语言进行数据分析操作。

Python虽然是一门编程语言，但操作和掌握方法都很简单，所以近年来受到很多程序员和编程爱好者的青睐。因其在办公领域的广泛应用，使许多白领也纷纷加入了学习Python的行列。此外，因为Python在数据的采集、处理、分析与可视化方面有着独特的优势，所以常常被用来进行数据分析。

以上几种数据分析工具各有所长，要想全部掌握，肯定不太现实，也没有必要。我们只需要根据个人的能力，并配合所面对的数据分析环境，选择合适的工具即可。本书主要介绍如何通过Python对数据进行处理和分析操作。

为什么要用Python进行数据分析呢？因为Python具有以下几个优势。

· Python大量的库为数据分析提供了完整工具集。

· 比起R语言等其他主要用于数据分析的语言，Python语言的功能更加健全。

· Python库一直在增加和更新，算法实现采取的方法更加先进。

· Python能很方便地对接其他语言，比如C语言和Java等。

Python进行数据分析需要依赖一些第三方库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn等，下面将对这些库的安装和使用方法进行简单的介绍。

在第2章会介绍Anaconda的安装方法，因为只要安装了该软件，就会自带以上几个库，所以对于这些库的安装方法就不做具体介绍了。这里主要对这几个库进行简单的介绍，在后面的章节中，会通过各种案例对这些库的使用进行更加深入的说明，特别是Pandas库和Matplotlib库。

Python中的NumPy库提供了数组功能，以及对数据进行快速处理的函数。NmuPy库还是很多更高级的扩展库的依赖库，后面章节介绍的Pandas和Matplotlib这两个库都依赖于它。NumPy是Python中相当成熟和常用的一个库，网上有很多它的教程，读者遇到关于这个库的问题时，可以自行搜索对应的内容。

Pandas库是Python中最强大的数据分析库。Pandas的名称来自面板数据（Panel Data）和Python数据分析（Data Analysis），它最初被作为金融数据分析工具而开发出来。Pandas库的功能非常强大，支持类似于SQL的数据增、删、查、改，并且带有丰富的数据处理函数，还支持数据分析功能。本书在第5~8章着重介绍了该库的使用方法。

Matplotlib库是Python中最常用的一个数据可视化的库，该库中有很多制作图表的函数，第9章通过很多案例介绍了该库的使用方法。

scikit-learn是一个机器学习相关的库，其提供了完善的机器学习工具箱，包括数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等。