python数据分析难不难

python数据分析难不难

数据分析还是具备一定难度的，但通过系统的学习，大部分人能够掌握一定的数据分析知识。
数据分析的核心并不是编程语言，而是算法设计，不论是采用统计学的分析方式还是机器学习的分析方式，算法设计都是数据分析的核心问题。所以，进行数据分析要具备一定的数学基础，包括高等数学、线性代数、概率论等。
采用Python语言实现数据分析是目前大数据领域比较常见的解决方案，通过Python来实现基于机器学习方式的数据分析需要经过多个步骤，分别是数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。

python数据分析论文选题

1 基于MapReduce的气候数据的分析

2 基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现

3 基于概率图模型的蛋白质功能预测

4 基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现

5 基于hbase搜索引擎的设计与实现

6 基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现

7 客户潜在价值评估系统的设计与实现

8 基于神经网络的文本分类的设计与实现

excel数据分析用python还是用go

在Excel数据分析方面，我建议使用Python。Python的数据分析和处理库非常强大，可以轻松地进行各种数据处理、分析和可视化操作。此外，Python还有很好的文档和社区支持，可以帮助您更快地入门和解决问题。

Python是一种非常流行的编程语言，已成为数据分析和科学计算的事实标准。它有许多强大的数据分析和处理库，例如Pandas、NumPy、SciPy和Matplotlib等，可以轻松地进行数据处理和分析。

相比之下，Go语言在数据分析方面并不是很成熟，尽管它也有一些数据处理库，例如Gonum和GoLearn等，但是它们的功能和使用体验还无法与Python的库相媲美。