1樓：羅伊
/shan-kou-shan-zhan-ji-bu-luovs/id1105367722?mt=8&ign-mpt=uo%3D2
)遊戲後台是Python做的。
語言只是工具，合適的場景使用合適的語言，先挑一門自己喜歡的，外延展開，構造自己的知識體系。。。
2樓：無限大地nlp-空木
資料分析。長遠來看，毋庸置疑是對資料分析的能力更為重要，隨著資料的增長，從自己手中擁有的資料裡面挖掘出有用的東西非常有必要。
3樓：
都適合。
Python 現在在資料分析、科學計算領域用得越來越多，除了語言本身的特點，第三方庫也很多很好用，某些場景下甚至可以取代 Matlab. 常見的庫有 Pandas, NumPy, SciPy 等。
Python 是一種通用型語言，在不同領域的開發都有廣泛使用。最常見的是 Web 開發（Flask, Django, Tornado 等），還可以做桌面開發（PyQt）、爬蟲（Scrapy, pyspider, requests）、自然語言處理（NLTK, jieba）、命令列工具（click, mycli, pgcli, httpie）、影象處理（pillow, scikit-image）、機器學習（pattern, pylearn2）、運維開發（fabric, supervisor, openstack, ansible）等。GitHub 上有個很詳細的列表：
GitHub - vinta/awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries, software and resources
簡單來說，Python 是一門語法簡單的動態型別語言，有豐富的標準庫和第三方庫支援，不足的是相比很多其它語言來說，效能會更差。使用時根據自己的情況，選擇合適的語言和工具就可以了。
4樓：蔡家隔壁的王叔叔
乙個程式語言如何應用，看開發者掌握的程度，python無論做資料分析和開發都算是上手比較容易的，但是要做好，都是需要功底的，我覺得應該順其自然。
什麼樣的性格適合做資料分析？
神策資料 神策對資料分析師的定位和要求，跟一般甲方的分析師差異還是比較大的，除了一般分析師的專業分析 邏輯能力 學習能力外，神策的分析師更加看重以下幾個要點 1 良好的服務意識，具備較強的溝通與演講能力 與一般的甲方分析師角色不一樣，神策分析師主要的工作都在與客戶打交道，引導和協助客戶實施資料採集和...
不喜歡跟很多人打交道，適合做資料分析嗎
只要在社會協作體系中，就避免不了與人打交道 或者樓主可以換個思路呢？目的是為了做事 推進，與人打交道只是方式和手段。無論您是外向 內向，都有各自適合自己的方法，並不是說內向就一定吃虧 有時候，換乙個思路視角，看待的問題就會豁然開朗 不一定。但是跟產品經理不同的是，你可以由自己的主線思路，選擇主要的職...
python有哪些資料分析和資料展現的模組可以用？
馬雲 我來貢獻兩個 Python中著名的資料分析庫Panda Pandas庫是基於NumPy 的一種工具，該工具是為了解決資料分析任務而建立，也是圍繞著 Series 和 DataFrame 兩個核心資料結構展開的，其中Series 和 DataFrame 分別對應於一維的序列和二維的表結構。Pan...