可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言 不用说，它也有一些缺点：它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间 。但是，考虑到节省了程序员的时间(由于易于学习)，它仍然是一个不错的选择 。
为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码，一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效 。
究其原因，主要有以下几点：①Python的语法简单，代码可读性高，易于上手，有利于初学者学习；当我们处理数据时，我们希望使数据数字化并将其转换为计算机可以操作的数字形式 。
通过Python做数据分析至少能为市场营销人员带来以下几点好处：第一：数据分析是制定营销策略的依据 。
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