[PYTHON] À côté d'Excel, le notebook Jupyter pour le moment

Ce blog est l'entrée pour le premier jour de jupyter notebook Advent Calendar 2016.

Excusez-moi d'abord. Je ne me sens pas bien, donc je n'écrirai pas un article décent. Je suis à mi-chemin, mais pardonnez-moi s'il vous plaît.

Objectif de cet article

Je veux que beaucoup de gens utilisent le notebook jupyter (un environnement de programmation qui permet des essais et des erreurs)

Lecteurs attendus de cet article

  1. Ceux qui pensent que l'analyse des données avec Excel est la limite
  2. Des données volumineuses (CSV) peuvent être fournies
  3. Je pense que je ne peux pas me passer d'étudier la programmation, mais je me demande quoi étudier
  4. Je souhaite obtenir des données sur le Web (scraping)

1. Ceux qui pensent que l'analyse des données à l'aide d'Excel est la limite

Lisez cet article De nombreux avantages trouvés en changeant l'analyse des données d'entreprise d'Excel vers Python centric. Il dit python, mais c'est en fait un notebook jupyter.

Dans l'article ci-dessus, je liste quatre avantages de l'analyse de données avec Python.

  1. Permet l'analyse des données qu'Excel ne peut pas faire en premier lieu
  2. L'erreur humaine due à une opération erronée est considérablement réduite
  3. Élever le niveau de l'équipe et améliorer le taux de réutilisation du code en visualisant la logique
  4. Pour obtenir de meilleures personnes

C'est mon sentiment, mais 2. Il semble que le mérite de réduire considérablement les erreurs humaines dues à une opération erronée est grand. Il est tout à fait avantageux de faire un notebook jupyter pour un travail sujet aux erreurs.

Eh bien, les éléments originaux 2,3,4

jupyter notebook Je vais le présenter brièvement comme recommandé.

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