本人编程小白，在利用python进行数据分析这本书中安装完python后再来安装pandas出现下面的问题该如何解决 python用pandas处理600兆数据，在做pivot操作时报错怎么办

本人编程小白，在利用python进行数据分析这本书中安装完python后再来安装pandas出现下面的问题该如何解决

ipython 和 python 属于并列的。
也就是说：你当前属于 python shell 中，退出来。退到CMD或Terminal，然后再 ipython --pylab 就可以了

python用pandas处理600兆数据，在做pivot操作时报错怎么办

1. 启动IPython notebook，加载pylab环境：
2. ipython notebook --pylab=inline

3. Pandas提供了IO工具可以将大文件分块读取，测试了一下性能，完整加载9800万条数据也只需要263秒左右，还是相当不错了。

python数据分析有什么用？

原发布者:最佳男主角之星

数据分析有什么作用？很多人会问数据分析是干什么？有什么作用呢？下面就来看看西线学院是怎么看待数据分析的作用。数据分析的作用单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象，比如对个人而言，因为身体传感设备，让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化，最终完成个人身体和生活习性的自我量化，进而改进调节个人日常生活规律，让我们更好的生活。而对于企业而言，数据分析的作用则主要体现在三大领域：一是对业务的改进优化；二是帮助业务发现机会；三是创造新的商业价值。改进优化业务方面，通俗的说就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面：一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。例如我们企业日常运营中的广告投放以及内部广告资源分配优化等就属于此范畴，一方面利用精准化广告投放，提高广告投放效率，另一方面根据广告引流客户量的大小做好企业资源分配，进而提高用户体验，提升用户留存率。帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。创造新的商业价值模式方面，主要是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。例如腾讯、阿里巴巴等企业就利用其拥有广泛用户数据的基

python大数据可视化可以解决哪些问题

1. 百万行级不算大数据量，以目前的互联网应用来看，大数据量的起点是10亿条以上。
2. 处理的具体含义，如果是数据载入和分发，用python是很高效的；如果是求一些常用的统计量和求一些基本算法的结果，python也有现成的高效的库，C实现的和并行化的；如果是纯粹自己写的算法，没有任何其他可借鉴的，什么库也用不上，用纯python写是自讨苦吃。

如何利用python进行数据分析

1、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。并且Python与Ruby都有大量的Web框架，因此用于网站的建设，另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对编译型语言更为简单，可以通过简单的脚本处理大量的数据。而组织内部统一使用的语言将大大提高工作效率。
2、为什么用R做数据分析
R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。另外R语言具有强大的可视化功能，一个散点图箱线图可以用一条程序搞定，相比Excel更加简单。
在使用环境方面，SAS在企业、政府及军事机构使用较多，因其权威认证；SPSS、R大多用于科研机构，企业级应用方面已有大量的商业化R软件，同时可结合（具体怎么结合，尚未搞明白）Hadoop进行数据挖掘。