前情提要：博主在数据分析中一直用R比较多，近期开始转向Python。作为Python初阶，从贯用R进行数据分析及建模的使用视角，简单谈谈对它的看法。

后期有时间会写一篇关于R及Python的优势比较，刚刚开始接触数据分析的小伙伴不用太纠结于到底哪个语言好，应该学哪个，外界或者企业当中对两者的使用及评价也鳞次栉比。我的建议是，有兴趣有时间两个都上！你会体会到R在数据分析中的强大直接和Python的高效优美！

众所周知，Python作为一门免费、自由的编程语言，在软件开发，游戏开发，Web开发，数据分析及数据挖掘领域有着非常广泛的运用。

当然啦，博主作为一枚数据er，更关注Python在数据分析及数据挖掘方面的表现。

插播一条小tip：

对于一项我们还不太熟悉的编程语言或者实现工具，我们总是可以先用3W2H对其有个初步的框架认知。这一简单高效的认知方法可以应用到我们工作生活的方方面面，也是在处理分析问题时需要具备的良好素养。不信，大家可以把目前手头的事情或者想要了解的事物从3W2H的5个维度来画一画，只需十几分钟的时间，是不是瞬间思路清晰多了。在我们处理来自外界、网络的繁杂信息时，帮助大脑高效的快速的抓取有效信息并捋顺思路。

① what 什么是Python

一门免费、自由的编程语言

常用于软件、游戏、以及web开发。当然也可以应用于数据分析、数据挖掘，数据可视化等，是一款强大的数据分析、数据挖掘工具。

② who 谁在使用Python

Python有着非常丰富的统计分析包，常用的统计分析场景有统计分布、假设二检验、统计建模等。

同样Python令我们青睐的还有强大的数据挖掘包，可以进行挖掘算法设计、数据建模、机器学习等。

Python的使用场景远远不仅在以上应用中出现，随着BigData的发展，Python会在数据领域发挥更大的作用。

③ why 为什么选择Python

首先，Python是一种解释型、动态语言，具有明确而高效的语法。

其次，Python不断地从其他优秀的数学软件引入高效的数据开发包。这一点也是当初博主青睐R的原因，一个开源的，不断更新packages，有活力的数据社区谁能抗拒呢。

常用的数据开发包：

数据处理：pandas

数据挖掘：sklearn

数据可视化：matplotlib

Python被称为可执行的伪代码，有着优美的代码风格。可以简单的实现书上或者论文中的算法，简单高效，这也是我喜欢它的原因。

④ how 及 how continue

Python作为一门工具性质的编程语言，和c、Java等编程语言一样，我们对结构了解以后，just have a try！使用Python去处理、分析我们实际工作中的数据，理解分析方法背后的算法思想以及计算方法，这才是持续高效性学习Python的精髓所在。

博主是一个喜欢记录的人，这一习惯的养成跟工作性质有关。关于博客中的R及Python学习板块，我会把我在学习使用R及Python的过程中，最常用最简单的方法整理出来。所谓80/20，其实我们可以通过20%最常用，最简洁的方法解决工作中的大部分问题。

最后，想学习Python的小伙伴们！

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