互联网公司从红利下的爆发期，进入新的精细化发展阶段，亟须深入分析与挖掘业务与数据价值，从而找到新的增长点突破现有增长瓶颈。各行各业的数据分析需求井喷，数据分析人才成为争抢的对象，数据分析技能也成为一大职业亮点。
想要掌握一项新技能，或者转行进入一个新行业，最难就在于起步阶段。本篇文章，我们来聊一下为什么是 Python。
很多人一听到编程语言，可能条件反射就会觉得“很难”。
但 Python 是个例外！学 Python 不需要你关心计算机原理，也不需要你理解复杂的编程模式， 它有简短清晰的代码结构、易于理解且人性化的语法表达，以及丰富的库供选用，即使非开发人员，也能逻辑清晰地写出能够真正解决问题的代码，轻松完成手头项目。
很多数据分析从业者选用 Python 做数据分析的一个关键点，就是 Python 语言具备一套技术栈就能搞定整个数据闭环的巨大潜力。
以往的数据分析，当数据源发生变化后，往往需要分析师手动读取最新数据，然后用相应工具对新的数据重复之前的分析过程，再将最新的分析数据替换进数据分析报告中。而对于 Python 来说，整个数据分析的过程，包括取数、清洗、标准化、分析、建模以及报告的生成，模型的交付都是通过 Python 代码实现。数据源发生了更新，只需要重新跑一次代码即可，天生就具备自动化运行的条件。
数据分析行业的前辈们就是看到了这一点，将 Python 作为了数据分析的主力工具。
无论大厂小厂，用 Python 做数据分析已成为“行业标杆”。数据分析岗，熟练掌握 Python 是必备条件，我们必须面对一个事实：想求职数据分析岗，不会 Python，面试你都过不了。
我们打开拉勾招聘网站可以看到，运营、产品经理、商业分析等岗位，也都有提及 Python 基础，你至少需要知道 Python 处理数据的流程，具备用 Python 处理数据的基本能力。会 Python 是一个非常亮眼的技能，想一想面试官手上一沓的简历，如何让他眼前一亮，关注你。
你以为只有专业的数据分析师，才关心编码与数据分析能力吗？当然不是。
学会用 Python 做数据分析，哪怕不从事专门的数据分析工作，也能对你的日常工作与生活起到大帮助。
在从事新媒体运营，最近她通过抓取的 10w+ 历史文章，分析“共性”“关键词”来指导自己的创作方向，数据表现稳步向好，经常得到领导表扬，升职加薪指日可待。
在从事财务审核，每个月底都需要从庞大的 Excel 表中找出异常报销记录，现在他只需要跑一次脚本，就能够自动提取大量 Excel 中的数据汇总分析，大幅提升了工作效率。
想买学区房，他通过分析所在城市的小升初成绩、中考成绩与片区房价的关系，成功找到处于价值洼地的小区，后续增值非常可观。
是负责增长的产品经理，她通过 Python 分析产品数据，可以自动执行许多报告和分析任务，帮助自己的同时还让技术人员对她刮目相看。
……
在这个人人都要学点编程的时代，学好 Python + 数据分析，可以让计算机帮我们打工。
Python 大火，数据分析大火，两个都在风口上的主题，让市面上充斥着大量 Python 数据分析内容。
这些内容可能都是具体某个小点的实现，但是从总体来说，不太会说明为什么要这么做？分析思路是什么？
导致明明感觉都掌握了，一遇到实际问题，还是不知道如何解决复杂任务。
学编程，最快、最有效的方式就是多动手，学以致用。而且，人天生对学习“怎么做”更有兴趣与动力，而不是概念和理论。
所以，从学习的角度来说，从实际场景问题入手，通过逐步分析，确定解决思路，再根据语言特性，找到合适的解决办法，才能更好的学习和使用。