數據分析需要用什么技術？java還python好一點？

讓讓我們從結論開始，

問題1答案:數據分析技術可以分為兩類:統計分析技術和數據可視化。

問題2答案:目前使用Python進行數據分析，效率更高，也更方便。

希望我做數據分析師的經驗能幫到你。

1.數據分析的本質數據分析是指用適當的統計方法對大量收集的數據進行分析，提取有用的信息并形成結論，然后對數據進行詳細的研究和總結，最后將結論應用于行業解決實際問題的過程。

簡單來說，數據分析就是——處理數據，然后推動現實的優化。

數據分析在各行各業、互聯網、工業、咨詢行業等的應用。，有一個共同點。數據分析是為業務服務的，是用來解決實際運營中的問題或者探索業務優化的空間。

明白了這一點，我們就知道數據分析不是目的，數據分析的結果才是改善和優化業務的目的。數據分析只是一個解決方案。既然是方法，就要考慮它的效果和成本(學習成本和使用成本)。

2.數據分析的技能要求就目前最熱門的互聯網行業的數據分析而言，從招聘網站上隨機截取一些新鮮的數據分析師來招聘JD，選擇的是應屆生，因為相對要求較低，對于學科入門應該更有價值。

不同的公司有不同的業務，所以我們不不必太在意"工作職責"第一次。我們主要看"工作資格"。關于技能，我們可以看到有SQL，Python/R，Spark，hive，BI工具等等。

看來有很多東西要掌握，所以讓我們s通過大數據的方法看一下，獲取招聘網站上的招聘需求，根據工具關鍵詞出現的頻率，繪制出數據分析所需的工具詞云圖:

可以看到Excel，sql，python，PPT，hive，spss等。擁有最高的評價率。同時我們可以看到還有很多其他的工具技能需求，但是這些出現頻率最高的工具肯定是基礎需求。那么我們需要掌握所有這些工具嗎？這個要看兩個方面，一個是你的工作階段，一個是作為數據分析師的方向不同。

從數據分析方法的角度，我把數據分析方向分為三個:商業數據分析、數據挖掘分析、大數據分析。把每個方向對應的工具和方法做成思維導圖如下:

可以看出，每個方向對應的主要工具要求是不一樣的。一般來說，大數據分析從業務數據分析到數據挖掘分析的技能門檻是逐漸提高的，技能要求也是疊加的，也就是說，比如數據挖掘分析師，也需要掌握業務數據分析的工具和方法。

但這不是數據分析師的發展路徑，只是數據分析的不同方向。如果你對商業數據分析非常感興趣并努力工作，如果你很有效果，有很好的數據分析思維，那么你可以往業務方向發展。只要熟練掌握SQL、Exc

有哪些Python實戰項目網站？

這是很多。我簡單介紹三個非常實用的Python實戰項目網站，感興趣的朋友可以試試:

01實驗室建設這是一個專注于實際項目的編程學習網站，不僅僅是Python，Java和c。其他編程語言都有涉及，所有的例子都是以在線實驗的形式開發的，新穎有趣，有非常詳細的文檔和實驗環境(基于Linux)。對新手來說比較難，但是對提升自己，積累項目開發經驗非常好:

2b站這是一個在線學習平臺，資源豐富。不僅僅是八卦娛樂，嗶哩嗶哩還有很多Python教程和資料，涵蓋基礎入門、高級深度、項目實戰等各個方面。內容基礎、詳細、全面，講解扎實，無論對初學者還是有一定經驗的開發者都有很大的幫助和促進作用:

github不用多說，是全世界程序員共享的代碼托管平臺，絕對離不開日常開發。里面包含了非常豐富的Python學習資料，各種著名開源項目的源代碼都可以直接查看和下載，無論是初學者還是進階者都有很大的幫助。當然，你也可以在這個平臺上分享自己的源代碼，和全世界的程序員一起討論學習:

目前，讓s分享這三個不錯的Python實戰項目網站，對于初學者和有一定經驗的開發者都有很大的幫助和學習作用。當然，除了以上三個網站，還有很多其他非常好的Python學習網站，比如海量開放在線課程。網上也有相關教程和資料，非常詳細。有興趣的可以搜一下。希望上面分享的內容能幫到你。