Python|学Python就能做好数据分析？万能语言背后是一片韭菜地
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【Python|学Python就能做好数据分析？万能语言背后是一片韭菜地】
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“python到底是什么鬼 ， 学姐靠他拿了5个offer\"
“数据分析还在用Excel？学会python效率高10倍！“
......
这样的标题你一定见过 ， “python数据分析“的公众号或者文章遍地都是 ， 当然 ， 你随手点开一个类似上述标题的文章 ， 拉到最后一定都是一个python课程...
在铺天盖地的洗脑下 ， 让很多想要学习数据分析或者已经从事数据分析的人产生了这样的疑问：python真的很厉害吗？学数据分析一定要python吗？它为什么可以这么火？
首先 ， 不可否认 ， python的确是一门非常好的编程语言 ， 应用非常广泛 ， 语法简洁、代数逻辑清晰 ， 而且拥有海量的第三方库 。
在数据分析领域功能十分强大 ，数据爬取、清洗、可视化分析 ， 挖掘....python无所不能 。 开发效率高、运营速度快、而且入门简单 ， 据说 ， 部分地区的小学生信息课程甚至也加入了Python ， 看起来学 python是大势所趋 。
但是数据分析的都要学python吗？
答案显然不是 。
不管是python、R还是Excel、spss ， 这些都是数据分析的工具 ， 对于数据分析 ， 我一直强调核心是业务 ， 通过业务的分析逻辑影射到数据分析的处理逻辑 ， 而数据分析工具则是帮助我们实现结果的手段 。
如果把数据分析的结果比喻成你要去的一个目的地 ， 那么python只是可以到达这个目的地的一个交通工具 ， 换句话来说 ， 你换个工具也能做到 ， 所以python和数据分析之间 ， 并没有不可分割的关系 。
既然关乎到选工具 ， 肯定是选择最好用工具才能够最快达到目的 ， 那python是不是数据分析工具的最佳选择呢？
不一定是 。 不一样的路适合的交通工具不一样 ， 同样 ， 不一样的类型的数据分析工作 ， 合适的数据分析工具也不一样 。
在实际工作中 ， 数据分析这个大类的岗位层次不一 ， 岗位职能也大不相同 ， 在不同的公司 ， 同样都叫数据分析师的岗位 ， 可能一个就是给业务取数 ， 提供基础数据支撑 ， 而另一个却要涉及数据建模、挖掘 。 这两种人需要掌握的工具技能肯定也大不相同 。
我这里把数据分析笼统的分类业务向和技术向两类：
业务类分析师 ， 侧重业务分析 ， 一般挂靠在业务部门 ， 或者有单独数据分析部门 ， 最要工作内容就是对特定业务做专题分析 ， 通过对数据分析来做一些业务规划、方案等 。 日常的工作大多就是整理报表 ， 做一些探索性的业务分析 ， 解决业务问题 。
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