今天就跟大家聊聊有關(guān)Python有什么用以及數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)怎么做，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
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Python是什么？數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)又是什么？為什么要將Python用于數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)？本節(jié)先來(lái)回答這幾個(gè)問題。
1. Python是什么
Python是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝陀?jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言，由荷蘭人Guido van Rossum于1989年發(fā)明，第一個(gè)公開版發(fā)行于1991年。Python開發(fā)的初衷其實(shí)是一個(gè)開發(fā)程序語(yǔ)言，而非專門用于數(shù)據(jù)工作和科學(xué)計(jì)算的數(shù)據(jù)處理或建模程序（當(dāng)然，現(xiàn)在已經(jīng)是了）。
為什么我們要選擇Python而非其他語(yǔ)言（例如R）進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、分析和挖掘呢？這是因?yàn)镻ython先天和后天具有的一些特殊條件和能力，使其成為目前企業(yè)（尤其是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域）做數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)最為合適的工具。
開源/免費(fèi)：使用Python（及其第三方庫(kù)）無(wú)須購(gòu)買產(chǎn)品、授權(quán)或license費(fèi)用，無(wú)論對(duì)于個(gè)人還是對(duì)于企業(yè)都是如此。
可移植性：Python程序可以跨Windows、Linux、Mac等多平臺(tái)運(yùn)行，這點(diǎn)決定了它的移植性非常強(qiáng)，一次開發(fā)，多平臺(tái)應(yīng)用。
豐富的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)工作庫(kù)和工具：Python除了自帶數(shù)學(xué)計(jì)算庫(kù)外，還包括豐富的第三方庫(kù)和工具，例如用于連接Oracle、MySQL、SQLite等數(shù)據(jù)庫(kù)的連接庫(kù)，數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算庫(kù)Numpy、Scipy、Pandas，文本處理庫(kù)NLTK，機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Scikit-Learn、Theano，圖形視頻分析處理和挖掘庫(kù)PIL和Opencv，以及開源計(jì)算框架TensorFlow等。
強(qiáng)大的數(shù)據(jù)獲取和集成能力：Python除了可以支持多種類型的文件（圖像、文本、日志、語(yǔ)音、視頻等）和數(shù)據(jù)庫(kù)集成外，還能通過(guò)API、網(wǎng)絡(luò)抓取等方式獲取外部數(shù)據(jù)，內(nèi)、外部數(shù)據(jù)源整合、多源數(shù)據(jù)集成、異構(gòu)數(shù)據(jù)并存、多類型數(shù)據(jù)交錯(cuò)正是當(dāng)前企業(yè)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的基本形態(tài)。
海量數(shù)據(jù)的計(jì)算能力和效率：當(dāng)面對(duì)超過(guò)GB甚至TB規(guī)模的海量數(shù)據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)工具通常無(wú)法支撐，更不要提計(jì)算效率了。Python對(duì)于這個(gè)規(guī)模數(shù)據(jù)的計(jì)算能力和工作效率要遠(yuǎn)超過(guò)其他數(shù)據(jù)工作語(yǔ)言。
與其他語(yǔ)言的集成：Python具備“膠水”能力，能與Java、C、C++、MATLAB、R等語(yǔ)言集成使用，這意味著既可以把其他語(yǔ)言寫成的腳本嵌入Python，也可以把Python腳本嵌入其他語(yǔ)言。
強(qiáng)大的學(xué)習(xí)交流和培訓(xùn)資源：Python已經(jīng)成為世界上最主流的編程語(yǔ)言和數(shù)據(jù)處理工作的核心工具之一，有非常多的社區(qū)、博客、論壇、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)、教育機(jī)構(gòu)提供交流和學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)。
開發(fā)效率高：Python語(yǔ)言簡(jiǎn)潔、規(guī)范，使得在使用Python開發(fā)程序時(shí)用時(shí)更少。這對(duì)于以效率優(yōu)先的程序工作或驗(yàn)證性項(xiàng)目來(lái)說(shuō)非常關(guān)鍵，效率決定商機(jī)。
簡(jiǎn)單易學(xué)：Python語(yǔ)法簡(jiǎn)單，即使是沒有任何代碼基礎(chǔ)的人也能在幾個(gè)小時(shí)內(nèi)掌握基本的Python編程技巧，這對(duì)于初學(xué)者而言至關(guān)重要，因?yàn)檫@說(shuō)明編程式數(shù)據(jù)分析不再遙不可及，他們能像使用Excel一樣使用Python。
總而言之，在具備一定Python經(jīng)驗(yàn)和技巧的情況下，幾乎沒有Python無(wú)法勝任的工作場(chǎng)景！如果有，那么用Python調(diào)用其他語(yǔ)言或用其他語(yǔ)言調(diào)用Python后，就會(huì)勝任。
數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是指通過(guò)數(shù)據(jù)化的工具、技術(shù)和方法，對(duì)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行科學(xué)分析、引導(dǎo)和應(yīng)用，從而達(dá)到優(yōu)化運(yùn)營(yíng)效果和效率、降低成本、提高效益的目的。
運(yùn)營(yíng)是一個(gè)范圍“彈性”非常大的概念，大可以延伸到所有公司的事務(wù)管理，最小可能只包括網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)管理工作。運(yùn)營(yíng)的范圍包括會(huì)員運(yùn)營(yíng)、商品運(yùn)營(yíng)、流量運(yùn)營(yíng)和內(nèi)容運(yùn)營(yíng)4方面內(nèi)容。
1. 數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的重要意義
數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的核心是運(yùn)營(yíng)，所有數(shù)據(jù)工作都是圍繞運(yùn)營(yíng)工作鏈條展開的，逐步強(qiáng)化數(shù)據(jù)對(duì)于運(yùn)營(yíng)工作的驅(qū)動(dòng)作用。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值體現(xiàn)在對(duì)運(yùn)營(yíng)的輔助、提升和優(yōu)化上，甚至某些運(yùn)營(yíng)工作已經(jīng)逐步數(shù)字化、自動(dòng)化、智能化。
具體來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的意義如下：
1）提高運(yùn)營(yíng)決策效率。在信息瞬息萬(wàn)變的時(shí)代，抓住轉(zhuǎn)瞬即逝的機(jī)會(huì)對(duì)企業(yè)而言至關(guān)重要。決策效率越高意味著可以在更短的時(shí)間內(nèi)做出決策，從而跟上甚至領(lǐng)先競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)可使輔助決策更便捷，使數(shù)據(jù)智能引發(fā)主動(dòng)決策思考，從而提前預(yù)判決策時(shí)機(jī)，并提高決策效率。
2）提高運(yùn)營(yíng)決策正確性。智能化的數(shù)據(jù)工作方式，可以基于數(shù)據(jù)科學(xué)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)演練，并得出可量化的預(yù)期結(jié)果，再配合決策層的豐富經(jīng)驗(yàn)，會(huì)提高運(yùn)營(yíng)決策的正確性。
3）優(yōu)化運(yùn)營(yíng)執(zhí)行過(guò)程。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)口徑的數(shù)據(jù)、信息和結(jié)論，為運(yùn)營(yíng)部門提供標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、目標(biāo)明確的KPI管理，結(jié)合數(shù)據(jù)化的工作方法和思路，優(yōu)化運(yùn)營(yíng)過(guò)程中的執(zhí)行環(huán)節(jié)，從而降低溝通成本、提高工作效率、提升執(zhí)行效果。
4）提升投資回報(bào)。數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，通過(guò)對(duì)持續(xù)的正確工作目標(biāo)的樹立、大化工作效率的提升、最優(yōu)化工作方法的執(zhí)行，能有效降低企業(yè)冗余支出，提升單位成本的投資回報(bào)。
2. 數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的兩種方式
從數(shù)據(jù)發(fā)揮作用的角度來(lái)看，數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分為輔助決策式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)。
（1）輔助決策式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)
輔助決策式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是運(yùn)營(yíng)的決策支持，它是以決策主題為中心的，借助計(jì)算機(jī)相關(guān)技術(shù)輔助決策者通過(guò)數(shù)據(jù)、模型、知識(shí)等進(jìn)行業(yè)務(wù)決策，起到幫助、協(xié)助和輔助決策者的目的。例如，通過(guò)為決策者提供商品促銷銷量信息，對(duì)企業(yè)的促銷活動(dòng)提供有關(guān)訂貨、銷售等方面的支持。
（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是指整個(gè)運(yùn)營(yíng)運(yùn)作流程以大化結(jié)果為目標(biāo)，以關(guān)鍵數(shù)據(jù)為觸發(fā)和優(yōu)化方式，將運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)的工作流程、邏輯、技巧封裝為特定應(yīng)用，借助計(jì)算機(jī)技術(shù)并結(jié)合企業(yè)內(nèi)部流程和機(jī)制，形成一體化的數(shù)據(jù)化工作流程。例如，個(gè)性化推薦就是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)方式。
輔助決策式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)是兩個(gè)層次的數(shù)據(jù)應(yīng)用，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相對(duì)于輔助決策的實(shí)現(xiàn)難度更高、數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)更大。
輔助決策式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)為業(yè)務(wù)決策方服務(wù)，整個(gè)過(guò)程都由運(yùn)營(yíng)人員掌控，數(shù)據(jù)是輔助角色。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的過(guò)程由數(shù)據(jù)掌控，數(shù)據(jù)是主體，實(shí)現(xiàn)該過(guò)程需要IT、自動(dòng)化系統(tǒng)、算法等支持，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)具有自主導(dǎo)向性、自我驅(qū)動(dòng)性和效果導(dǎo)向性。
注意：由于數(shù)據(jù)和流程本身會(huì)存在缺陷，同時(shí)運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)通常都有強(qiáng)制性規(guī)則的需求，因此即使在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)過(guò)程中也會(huì)加入人工干預(yù)因素。但即使如此，數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的核心是不變的，也就是說(shuō)，數(shù)據(jù)是決策主體本身。
3. 數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的工作流程
上文我們介紹了數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的兩種方式：輔助決策式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)。其中數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)具體取決于應(yīng)用場(chǎng)景，不同的場(chǎng)景，其具體工作流程不同。本節(jié)重點(diǎn)介紹數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的工作流程。
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)工作包含數(shù)據(jù)和運(yùn)營(yíng)兩個(gè)主體，在實(shí)際工作過(guò)程中需要二者協(xié)同。在某些大型工作項(xiàng)目上，還有可能涉及與IT部門、信息中心等部門的聯(lián)動(dòng)。其工作流程分為３個(gè)階段，如圖1-1所示。
▲圖1-1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)工作流程
（1）第1階段：數(shù)據(jù)需求溝通
該階段主要包括需求產(chǎn)生和需求溝通兩個(gè)步驟。
1）需求產(chǎn)生：由運(yùn)營(yíng)部門產(chǎn)生的某些數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)需求，例如預(yù)測(cè)商品銷量、找到異常訂單、確定營(yíng)銷目標(biāo)人群名單等。
2）需求溝通：針對(duì)運(yùn)營(yíng)部門提出的需求進(jìn)行面對(duì)面溝通和交流，溝通主要包含3方面：
一是業(yè)務(wù)需求溝通，包括需求產(chǎn)生的背景、要解決的問題、預(yù)期達(dá)到的效果等；
二是數(shù)據(jù)現(xiàn)狀溝通，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境、主要字段、數(shù)據(jù)字典、數(shù)據(jù)量、更新頻率、數(shù)據(jù)周期等，如果沒有數(shù)據(jù)則需要制定數(shù)據(jù)采集規(guī)則并開始采集數(shù)據(jù)，該過(guò)程中可能需要IT部門的協(xié)助；
三是數(shù)據(jù)與分析的關(guān)聯(lián)性溝通，根據(jù)與運(yùn)營(yíng)人員的溝通，了解業(yè)務(wù)背景下哪些是常見的、帶有業(yè)務(wù)背景的數(shù)據(jù)、不同場(chǎng)景會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)如何變化、分析中會(huì)涉及哪些關(guān)鍵字段或場(chǎng)景數(shù)據(jù)等，業(yè)務(wù)人員豐富的經(jīng)驗(yàn)會(huì)幫助數(shù)據(jù)工作者少走很多彎路。
（2）第2階段：數(shù)據(jù)分析建模
從這一階段開始進(jìn)入正式的數(shù)據(jù)工作流程，包括獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析建模和數(shù)據(jù)結(jié)論輸出4個(gè)步驟。
1）獲取數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析所需的數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)特定授權(quán)從數(shù)據(jù)庫(kù)或文件中得到。
2）數(shù)據(jù)預(yù)處理：在該過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量檢驗(yàn)、樣本均衡、分類匯總、合并數(shù)據(jù)集、刪除重復(fù)項(xiàng)、分區(qū)、排序、離散化、標(biāo)準(zhǔn)化、過(guò)濾變量、轉(zhuǎn)置、查找轉(zhuǎn)換、脫敏、轉(zhuǎn)換、抽樣、異常值和缺失值處理等。
3）數(shù)據(jù)分析建模：運(yùn)用多種數(shù)據(jù)分析和挖掘方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析建模。方法包括統(tǒng)計(jì)分析、OLAP分析、回歸、聚類、分類、關(guān)聯(lián)、異常檢測(cè)、時(shí)間序列、協(xié)同過(guò)濾、主題模型、路徑分析、漏斗分析等。
4）數(shù)據(jù)結(jié)論輸出：數(shù)據(jù)結(jié)論的輸出有多種方式，常見的方式是數(shù)據(jù)分析或挖掘建模報(bào)告，另外還包括Excel統(tǒng)計(jì)結(jié)果、數(shù)據(jù)API輸出、數(shù)據(jù)結(jié)果返回?cái)?shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)結(jié)果直接集成到應(yīng)用程序中進(jìn)行自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)（例如短信營(yíng)銷）。
（3）第3階段：數(shù)據(jù)落地應(yīng)用
該階段是數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)落地的關(guān)鍵階段，前期所有的準(zhǔn)備和處理工作都通過(guò)該階段產(chǎn)生價(jià)值。該階段包括數(shù)據(jù)結(jié)論溝通、數(shù)據(jù)部署應(yīng)用及后續(xù)效果監(jiān)測(cè)和反饋3個(gè)步驟。
數(shù)據(jù)結(jié)論溝通：對(duì)于輸出為報(bào)告、Excel統(tǒng)計(jì)結(jié)果等形式的內(nèi)容，通常都需要與運(yùn)營(yíng)對(duì)象進(jìn)行深入溝通，主要溝通的內(nèi)容是將通過(guò)數(shù)據(jù)得到的結(jié)論和結(jié)果與業(yè)務(wù)進(jìn)行溝通，通過(guò)溝通來(lái)初步驗(yàn)證結(jié)論的正確性、可靠性和可行性，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行修正。如果沒有可行性，那么需要返回第2階段重新開始數(shù)據(jù)分析建模流程。
數(shù)據(jù)部署應(yīng)用：經(jīng)過(guò)溝通具有可行性的數(shù)據(jù)結(jié)論，可直接應(yīng)用到運(yùn)營(yíng)執(zhí)行環(huán)節(jié)。例如，將預(yù)測(cè)結(jié)果作為下一個(gè)月的KPI目標(biāo)，將選擇出來(lái)的用戶作為重點(diǎn)客戶進(jìn)行二次營(yíng)銷。
后續(xù)效果監(jiān)測(cè)和反饋：大多數(shù)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)分析都不是“一次性”的，尤其當(dāng)已經(jīng)進(jìn)行部署應(yīng)用之后，需要對(duì)之前的數(shù)據(jù)結(jié)論在實(shí)踐中的效果做二次驗(yàn)證，若有必要?jiǎng)t需要進(jìn)行結(jié)論的再次修正和意見反饋。
很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)工作應(yīng)該從數(shù)據(jù)產(chǎn)生之后開始，這是錯(cuò)誤的觀念，原因在于數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)工作的起始是需求產(chǎn)生，而需求的產(chǎn)生與數(shù)據(jù)的產(chǎn)生往往沒有必然關(guān)系。
Python用于數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)，將充分利用Python的強(qiáng)大功能和效率來(lái)滿足數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的復(fù)雜需求。
Python可以將數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)過(guò)程中來(lái)源于企業(yè)內(nèi)外部的海量、多類型、異構(gòu)、多數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)有效整合到一起，提供豐富的集成、開發(fā)、分析、建模和部署應(yīng)用。
Python高效的開發(fā)效率能幫助數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)在最短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行概念驗(yàn)證，并提供科學(xué)的預(yù)測(cè)結(jié)果，為數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的快速和準(zhǔn)確提供基礎(chǔ)。
Python可以將數(shù)據(jù)工作流程和IT工作流程無(wú)縫對(duì)接，有利于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)工作與運(yùn)營(yíng)工作的融合。這也是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)式數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的工作方法，有利于真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化的運(yùn)營(yíng)工作。
1. Python 2還是Python 3
目前，Python仍然是兩個(gè)系列的版本并存，一個(gè)是Python 2，另一個(gè)是Python 3。這兩個(gè)版本的語(yǔ)法不完全兼容，因此兩個(gè)版本的程序調(diào)用對(duì)方的執(zhí)行腳本將很可能報(bào)錯(cuò)。
如果沒有特殊需求，大多數(shù)場(chǎng)景下選擇Python 3都是一個(gè)正確的選擇。但結(jié)合特定場(chǎng)景，筆者還是給出以下具體建議：
如果想要成熟、可靠且穩(wěn)定的程序，選擇Python 2和Python 3都可以。
如果只是學(xué)習(xí)或了解一下Python，優(yōu)選Python 3。
如果是企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用，有歷史程序需要執(zhí)行和開發(fā)，具體看企業(yè)用的是哪個(gè)版本。
如果你的工作中需要大量的第三方庫(kù)，而且是比較早期的庫(kù)，那么使用Python 2。但更多情況下，即使那些只支持Python 2的庫(kù)不再更新了，也有很多替代庫(kù)可以實(shí)現(xiàn)，因此如果不是必須使用Python 2，還是建議使用Python 3。
如果你的程序需要在Linux服務(wù)器上運(yùn)行且使用其原生程序，那么去看看你的Linux服務(wù)器自帶的Python版本（通常Linux服務(wù)器上自帶Python 2的居多）。同樣的，即使Linux原生帶的程序版本低，仍然可以安裝并使用Python 3。
如果上述沒有任何一個(gè)場(chǎng)景滿足你的需求，那么就從Python 3開始吧。
2. 32位還是64位
大多數(shù)情況下，如果沒有特殊需求，盡量選擇64位版本。
筆者選擇了64位Python，3.7版本。選擇64位的原因是它能應(yīng)對(duì)更大容量的數(shù)據(jù)應(yīng)用，用Python 3除了因?yàn)檫@是趨勢(shì)外，還有一個(gè)重要原因是Numpy已經(jīng)宣布從2019年1月1日起新功能將只支持Python 3，相信很多系統(tǒng)和工具也開始慢慢放棄對(duì)Python 2的支持了。
3. Python環(huán)境的搭建
一般情況下，我們可以直接到Python官網(wǎng)https://www.python.org下載需要的版本，然后在安裝好Python程序后根據(jù)需要自定義安裝其他相關(guān)庫(kù)和包。但對(duì)大多數(shù)初次接觸Python的讀者來(lái)講，如果能有“一鍵安裝”就更好了。在此，我們介紹Anaconda。
Anaconda是一個(gè)Python發(fā)行版本，其包含了conda、Python等180多個(gè)科學(xué)包及其依賴項(xiàng)，它是科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域非常流行的Python包以及集成環(huán)境管理的應(yīng)用。它的優(yōu)勢(shì)主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：
默認(rèn)可以幫你安裝好Python主程序，而不用單獨(dú)下載安裝。
常用的數(shù)據(jù)工作包，包含數(shù)據(jù)導(dǎo)入、清洗、處理、計(jì)算、展示等各個(gè)環(huán)節(jié)的主要包都已經(jīng)安裝好，如Pandas、Numpy、Scipy、Statsmodels、Scikit-Learn（sklearn）、NetworkX、Matplotlib等。常用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理工具也一應(yīng)俱全，如beautifulsoup4、lxml、NLTK、pillow、scikit-image等。
很多包的安裝有依賴，這點(diǎn)在Linux系統(tǒng)上非常常見，而Anaconda已經(jīng)將這些依賴的問題統(tǒng)統(tǒng)解決。尤其在離線環(huán)境下做Python和大量庫(kù)的安裝部署工作時(shí)，Anaconda大大降低了實(shí)施難度，是項(xiàng)目開發(fā)過(guò)程中必不可少的有效工具。
提供了類似于pip的包管理功能的命令conda，可以對(duì)包進(jìn)行展示、更新、安裝、卸載等常用操作。當(dāng)然，如果你更喜歡pip，仍然可以繼續(xù)使用該命令，因?yàn)锳naconda默認(rèn)也安裝了該命令。
多平臺(tái)、多版本的通用性，而且緊跟Python主程序更新的步伐。Anaconda支持Windows、Mac OS和Linux系統(tǒng)，且同時(shí)包含32位和64位的Python版本（Python 2和Python 3全都支持）。
提供了IPyton、Jupyter、Spyder交互環(huán)境，可以直接通過(guò)界面化的方式引導(dǎo)用戶操作，易用程度非常高，甚至連具體細(xì)分的學(xué)習(xí)資源都準(zhǔn)備好了。
要安裝Anaconda環(huán)境，只需要登錄https://www.anaconda.com/download下載對(duì)應(yīng)版本的安裝包即可，如圖1-2所示。目前Anaconda發(fā)行的最新Python版本包括32位和64位的Python 2.7和Python 3.7。
▲圖1-2 Anaconda下載頁(yè)面
以Windows64位Python 3.7版本為例，下載完成后，會(huì)在本地計(jì)算機(jī)中存在.exe文件，安裝過(guò)程只需使用默認(rèn)配置即可。
看完上述內(nèi)容，你們對(duì)Python有什么用以及數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)怎么做有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。
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