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上海十大Python大数据分析课程专业培训机构有实力推荐一览—重磅推荐:Python与 其他数据分析工具的对比。

(1) Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相比Excel, Python能够 处理更大的数据集;能够更容易的实现自动化分析;能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。

(2)相比spss，spss 是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据的分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据的分析;而Python能够处理复杂的数据逻辑，因此在这些场景的使用更有优势。

(3)相比R语言，Python的机器 学习库只有一个sklearn，所有的机器学习方法都集中在这一-个库中，而R语言，我不清楚它到底有多少个用来做机器学习的库，R语言中的机器学习方法是如此的分散，以至于很难掌握。而且Python的使用人数在不断上升，有一些曾经只使用R的人在转向Python,投入到一个呈现.上升趋势的技术中，未来才会更加宽广。

(4)相比上述的几个工具，Python在做机器 学习、网络爬虫、大数据分析时更加的得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现。包括数据搜集，清洗，整理，可视化，机器学习，人工智能，开发，运维等。所以光一个Python就可以做到全套服务。

第一、Python语言自身的优势

Python简单易学，可读性强，阅读起来像是在读一篇外语文章一样，可以使你只关心完成什么工作任务，而不是纠结Python语法。除此之外，Python还拥有非常多优秀的库可用于数据分析。对于Pandas、Numpy和Matplotlib这样以数据为中心的库，任何懂Python语法规则的人都可以操作部署。最重要的是它是免费开源的。

第二、Python对比其他数据分析工具的优势

　1.Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相对于Excel，Python能够处理更大的数据集，能够更容易的实现自动化分析，能够比较容易的建立更复杂的机器学习模型。

2.对比Spss，spss是个统计软件，只适合在科学研究领域做实验数据分析，并不适合做偏向实际应用场景的数据分析;而Python可以处理更加复杂的数据逻辑，因此在这些场景也有很大的优势。

3.对比R语言，Python的机器学习库只有一个Sklearn，所有的机器学习方法都集中在这一个库中，而R语言中的机器学习方法是非常分散的，以至于很难掌握;而且使用Python的人在不断飙升，未来就业前景更加宽广。

综合情况来讲，Python语言更适合数据分析，而且在做机器学习、网络爬虫、大数据分析时Python更加得心应手。目前很多数据科学方面的应用都可以轻松使用Python实现，包括数据搜集、清洗、整理、可视化、机器学习、人工智能、开发等，一个Python就可以全部搞定。