⑴ 數據分析師該學python還是r兩者在數據分析方面的主要區別
數據分析領域中，Python與R各自擁有獨特優勢。作為數據分析師，掌握這兩門語言能帶來諸多便利。
Python以其強大的庫支持和廣泛的應用領域著稱，尤其在機器學習與大規模數據處理方面表現出色。Python的語法簡潔，易於學習，對初學者友好，有著龐大的開發者社區和豐富的資源支持，這使得Python成為數據分析領域的熱門選擇。
R語言則專精於統計分析與可視化，其在統計學領域的深度與廣度遠超Python，尤其在繪制專業級圖表方面，R提供了強大的ggplot2庫，能夠生成極具吸引力的可視化結果。此外，R在學術研究與金融分析領域廣受歡迎，是統計學家與研究者的重要工具。
盡管Python與R各有優勢，但根據具體工作需求選擇合適的工具更為重要。對於非結構化數據處理，Python因其機器學習與自然語言處理(NLP)能力而成為優選。對於結構化數據與統計分析，R以其在統計領域的強大功能和直觀的可視化效果占據優勢。
在實際項目中，結合Python與R可以實現優勢互補，根據數據特性和分析需求靈活選擇工具。Python的通用性使其能夠與多種工具和平台集成，而R則在統計分析與可視化方面展現出色性能。
學習路徑建議是先從Python入手，因為Python的入門門檻較低，且其面向問題的編程邏輯有助於培養數據分析能力。Python豐富的庫和資源使得學習過程更加高效。一旦對數據分析原理有了一定理解，再深入學習R或Excel，以提升統計分析與數據可視化技能。
綜合考量，Python與R都是數據分析師的必備技能。選擇其中一門作為核心學習對象，同時了解另一門語言的特性，將有助於提升數據分析效率與質量。在實際工作中，根據項目需求靈活運用Python與R，能夠有效提升數據分析與解決復雜問題的能力。
⑵ Python數據可視化——Gephi關系網路圖
在數據可視化領域，將抽象的數據轉化為直觀的圖形，能更有效地揭示數據背後的故事，吸引注意力，提高可讀性和理解度。這對於數據分析師和程序員來說，是實現價值輸出的關鍵手段。
數據可視化工具如繁星點點，Python編程語言則為這些工具提供了強大的支持。Gephi，一款基於Java的網路分析可視化工具，因其易用性、漢化版的友好界面以及跨平台兼容性，成為了Python數據可視化領域的佼佼者。
關系網路圖是一種點與點之間通過連線表示相互關系的圖示，直觀展示了實體間的互動與聯系。Gephi以其強大功能，簡化了復雜數據的可視化流程，助你輕松打造專業級的圖表。
Gephi界面友好，操作邏輯清晰，包含畫布、工具、外觀、布局、計算等多個模塊，讓你能夠精細調整網路圖的每個細節。通過載入數據、清洗、美顏等多個步驟，Gephi幫助你實現從數據到可視化圖形的華麗轉變。
以兩個實際案例為例，展示Gephi在數據美顏過程中的強大能力。首先，載入並清洗CSV格式數據，通過K核心、巨人組件和度范圍調整節點數量，為後續操作奠定基礎。接著，運用模塊化功能將數據劃分為多個區域，通過計算網路直徑、調整點的顏色和大小，生成初步的關系網路圖。
最後，通過調整布局、優化節點密度和微調圖片設置，實現最終的可視化效果輸出。Gephi提供的參數解釋，如連接度、中流砥柱和八卦之核等，為用戶提供了更多定製化選擇，以適應不同場景需求。
綜上所述，Gephi作為Python數據可視化工具的有力選擇，以其強大的功能和易用性，不僅簡化了網路分析的流程，也為數據分析和展示提供了無限可能。通過合理運用Gephi，你將能夠以更加直觀、引人入勝的方式，將復雜數據轉化為易於理解的圖形，為決策提供有力支持。
⑶ Python數據分析：可視化
本文是《數據蛙三個月強化課》的第二篇總結教程，如果想要了解 數據蛙社群 ，可以閱讀 給DataFrog社群同學的學習建議 。溫馨提示：如果您已經熟悉python可視化內容,大可不必再看這篇文章，或是之挑選部分文章
對於我們數據分析師來說，不僅要自己明白數據背後的含義，而且還要給老闆更直觀的展示數據的意義。所以，對於這項不可缺少的技能，讓我們來一起學習下吧。
畫圖之前，我們先導入包和生成數據集
我們先看下所用的數據集
折線圖是我們觀察趨勢常用的圖形，可以看出數據隨著某個變數的變化趨勢，默認情況下參數 kind="line" 表示圖的類型為折線圖。
對於分類數據這種離散數據，需要查看數據是如何在各個類別之間分布的，這時候就可以使用柱狀圖。我們為每個類別畫出一個柱子。此時，可以將參數 kind 設置為 bar 。
條形圖就是將豎直的柱狀圖翻轉90度得到的圖形。與柱狀圖一樣，條形圖也可以有一組或多種多組數據。
水平條形圖在類別名稱很長的時候非常方便，因為文字是從左到右書寫的，與大多數用戶的閱讀順序一致，這使得我們的圖形容易閱讀。而柱狀圖在類別名稱很長的時候是沒有辦法很好的展示的。
直方圖是柱形圖的特殊形式，當我們想要看數據集的分布情況時，選擇直方圖。直方圖的變數劃分至不同的范圍，然後在不同的范圍中統計計數。在直方圖中，柱子之間的連續的，連續的柱子暗示數值上的連續。
箱線圖用來展示數據集的描述統計信息，也就是[四分位數]，線的上下兩端表示某組數據的最大值和最小值。箱子的上下兩端表示這組數據中排在前25%位置和75%位置的數值。箱中間的橫線表示中位數。此時可以將參數 kind 設置為 box。
如果想要畫出散點圖，可以將參數 kind 設置為 scatter，同時需要指定 x 和 y。通過散點圖可以探索變數之間的關系。
餅圖是用面積表示一組數據的佔比，此時可以將參數 kind 設置為 pie。
我們剛開始學習的同學，最基本應該明白什麼數據應該用什麼圖形來展示，同學們來一起總結吧。
⑷ 自學3年Python的我成了數據分析師，總結成一張思維導圖
大家好，我是一名普通畢業生，現就職於某互聯網公司。之前很多同學問我「 為什麼自學3年Python，最後卻成為了數據分析師 ？」
首先肯定是數據分析師的前景和薪資條件，打動了我
下面是我的學習之路，附帶一些必備學習的資料，可以 免費領取 ，相信感興趣的你看完也可以找到自己的方向。
眾所周知：Python是當今最火的編程語言之一，各大招聘網站上都會要求求職者會這門語言，並且它很容易上手，業務面寬泛，像Web網頁工程師、網路爬蟲工程師、自動化運維、自動化測試、 游戲 開發、數據分析、AI等等。
我們首先明確一個大的方向，知道自己以後要做什麼。因為我是統計學專業，所以我會選擇從事數據分析行業，那麼 用Python做數據分析成了一個最佳選擇 。
要想使用Python做數據分析，首先就應該知道「 數據分析的流程是怎樣的？ 」
我這次特地總結了一張 思維導圖 給大家，點擊放大看更清楚哦。
（點擊查看高清大圖）
基於此，我這里將我以前學習過程中用過的電子書（技能類、統計類、業務類），還有相關視頻免費分享給大家，省去了你們挑選視頻的時間，也希望能夠對你們的學習有所幫助。
PS：我總結的資料有點多哦，差不多有4G，大家一定要給你的網路雲盤空出位置來哦！
如果遇到一些環境配置，還有一些錯誤異常等bug，資料就顯得不太夠用，這時就需要找到老師，給我們特別講解。
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他們 每周都會定期分享 一些 干貨 供大家學習參考，對學習很有幫助。
（深度學習DeepLearning.ai實驗室認證）
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4步學會數據可視化，辦公效率提高三倍
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