进行数据分析的工具有很多种，但数据分析的步骤，无非是明确目标、数据处理、数据分析、数据展现以及报告撰写这个几个步骤。
而被频繁提到的几种数据分析工具如 Python、Excel、R、SPSS、SAS、SQL等，这些工具本身到底有什么特点呢？Python 能从众多工具中脱颖而出，其本身又具备什么优势？
同学们初入门数据分析，最常见也最基础的工具就是 Excel。正所谓初级学图表，中级学函数透视表，高级学习 VBA。特别在学完VBA之后，Excel几乎能解决你在日常工作中遇到的所有问题。但是，如果是要进行大量数据的分析，Excel就不太适用了。
而另一数据分析入门工具SPSS，多用于市场调研类的统计分析，对用户的要求是只要会点击菜单就可以了。虽然SPSS也有编程窗口，但是使用的人一般很少。
再进阶，数据分析就需要精通一门统计分析软件了。一般说来，如果是互联网行业R语言可能是比较流行的。虽然R语言是开源的，但是上手还是需要很长时间的学习。
而相比R语言，Python 的机器学习库通常使用 Skikit-learn，所有的机器学习方法基本都集中在这一个库中，而R语言中的机器学习方法是分散的，以至于很难掌握。这里可能也会有同学会问到了，机器学习是什么呢？限于篇幅，关于机器学习的相关介绍后续还会单独给同学们拓展哦～
而 SAS 通常用于金融行业，尤其常见的是银行业和医学统计。一种是银行业内部使用做统计，一种是专门做数据挖掘的公司。不过正版 SAS 使用一年要上百万，通常小型企业很难负担得起这个成本，而且 SAS 没人指导也难以学习和掌握。
相比较 SAS 和 SPSS 的很难上手和使用领域的局限性，Python 的优势就体现出来了。首先最重要的一点，Python 对比以上工具是综合功能最强大的，不同功能分布在不同的第三方库中，且调用操作基础，学习简单，上手容易，掌握了 Python 也易与公司开发部门的同事进行沟通，是一门多功能的语言。
关于各个常见数据分析工具的特点和场景，助教这里整理成了表格，一目了然，来看一下吧～
基于以上的对比，有同学可能会问了，只说到 Python 工具完备，第三方库涵盖功能完备，那到底 Python 都有哪些数据分析的库可供我们使用呢？这里助教也通过一个表格，来给同学简单介绍一下，从基础到进阶，建议收藏哦～
最后，通过以上对比和介绍，我们这里再总结一下，Python 进行数据分析的优势：
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语法精练易读。对比其他编程语言，对初学者更易上手；
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有许多功能强大的库。结合不同 Python 库，可只使用 Python 一种语言去构建以数据为中心的，可不断复用的程序；
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掌握了Python 易与公司开发部门的同事进行沟通；
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可使用第三方库获取本地数据、网络数据或者 连接 MySQL 数据库，处理多种存储形式的数据。
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