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如今是数据爆炸的时代，即便不是程序员或者分析师，也免不了在工作中与数据打交道。比如产品定价、个性化推荐、广告投放、产品设计、留存提升等，都需要从海量数据中提取出有效信息来辅助决策。
因此，数据处理和分析的能力成了一项很加分的技能，并且能大大提高工作效率。
数据分析工具
在数据分析领域中，Excel 占据着重要的地位。这是因为 Excel 普及程度非常高，几乎所有人都会使用它，也方便与他人协作。Excel 本身提供了很多计算、分析和图表展示功能，可以快速完成一些简单的数据处理和分析任务。
但随着数据量越来越大，数据结构越来越复杂，有时单一使用 Excel 处理数据效率较低或者不能完全实现分析者的功能需求。而 Python 作为一门容易上手又功能丰富的编程语言，则可以与 Excel 很好地结合，发挥它们各自的优点，既能利用 Python 的强大数据分析功能，又能使用 Excel 的易用性和数据共享特性，从而更好地完成数据分析任务。
再加上 Python 还能处理很多数据采集、文件整理、自动化测试等任务，所以如果你有数据分析和办公自动化方面的需求，强烈建议直接从 Python 学起，可以更快达到你的目标。
Python 常用模块
Python 有丰富的工具库，其中在数据分析领域常用的是 Numpy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn 等。 Numpy - 提供了数组功能，以及对数据进行快速处理的函数。 Pandas - Python中最强大的数据分析库。提供了对于表格形式数据的增、删、查、改功能，并且带有丰富的数据处理函数，还支持数据分析功能。 Matplotlib - Python中最常用的一个数据可视化的库，包含很多制作图表的函数。 - Scikit-Learn - 一个机器学习库，其提供了完善的机器学习工具箱，包括数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等。
AI 加持助力
用 Python 进行数据分析固然方便，但总还是要去记住很多模块和函数，并且经过一定量的持续练习才能融会贯通。这也成为了很多人用 Python 分析数据的门槛。
这一情况在今年突然有了颠覆性的变化，那就是 ChatGPT 的横空出世。以其为代表的一些 AI 大模型已经可以成为你学习编程和开发代码时的有利助手。于是，你只需要对基本的数据分析流程和 Python 语法有所了解，就能在很短的时间内写出复杂的数据分析代码。
如果说，Excel 是为数据分析提供了轮子，那么 Python 就是给轮子加上了发动机，而如今的 AI 更是直接装上了火箭喷射器。有了这三者的结合，对于数据的整理、分析、可视化就不再是件繁琐的事情。掌握了它们，你可以更早下班回家！
新手入门
有人要问了：我现在 Python 都还没整明白，想做数据分析，要从何入手？
那你可问对人了。Crossin 的新书《码上行动：利用 Python 与 ChatGPT 高效搞定 Excel 数据分析》正适合你。
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本书从 Python 和 Excel 结合使用的角度讲解处理分析数据的思路、方法与实战应用。不论是希望从事数据分析岗位的学习者，还是其他职业的办公人员，都可以通过本书的学习掌握 Python 分析数据的技能。
全书共 12 章，涵盖了数据获取、数据清洗、数据加工、数据统计、数据可视化等多个内容。[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]既[color=rgba(0, 0, 0, 0.9)]适合初学者快速掌握基础，也适合有一定经验的读者深入学习。书中创新性地将 ChatGPT 引入到教学当中，用 ChatGPT 答疑并提供实训代码，并介绍了使用 ChatGPT 辅助学习的一些实用技巧，给学习者带来全新的学习方式。
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发表于 2023-9-19 23:36:37
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