用一個小例子，看看Python和Java讀取CSV文件並進行數據分析時的代碼量和難度。

假設我們有一個CSV文件，其中包含某個城市每個月的平均溫度和降雨量數據。我們需要讀取這個CSV文件，並計算該城市每年的平均溫度和降雨量。以下是使用Python和Java分別實現這個任務的代碼。

Python代碼：

import Pandas as pd

# 讀取CSV文件
df = pd.read_csv("city_weather.csv")

# 計算每年的平均溫度和降雨量
df["year"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.year
yearly_data = df.groupby("year").mean()

print(yearly_data)

Java代碼：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class CityWeatherAnalysis {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 讀取CSV文件
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("city_weather.csv"));
        String line = reader.readLine();
        Map<Integer, Double> tempSumByYear = new HashMap<>();
        Map<Integer, Double> rainSumByYear = new HashMap<>();
        Map<Integer, Integer> countByYear = new HashMap<>();
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            String[] fields = line.split(",");
            int year = Integer.parseInt(fields[0].substring(0, 4));
            double temp = Double.parseDouble(fields[1]);
            double rain = Double.parseDouble(fields[2]);
            if (!tempSumByYear.containsKey(year)) {
                tempSumByYear.put(year, 0.0);
                rainSumByYear.put(year, 0.0);
                countByYear.put(year, 0);
            }
            tempSumByYear.put(year, tempSumByYear.get(year) + temp);
            rainSumByYear.put(year, rainSumByYear.get(year) + rain);
            countByYear.put(year, countByYear.get(year) + 1);
        }
        reader.close();
        // 計算每年的平均溫度和降雨量
        for (int year : tempSumByYear.keySet()) {
            double avgTemp = tempSumByYear.get(year) / countByYear.get(year);
            double avgRain = rainSumByYear.get(year) / countByYear.get(year);
            System.out.println(year + "," + avgTemp + "," + avgRain);
        }
    }

}

可以看出，Python的代碼量明顯是更少的，而且相對來說好理解一些。這是因為Python有很多專門用於數據科學的庫，比如Pandas，可以比較輕鬆的進行數據分析，Java呢就需要手動解析CSV文件並計算平均值了。

數據分析怎麼學？

學習Python數據分析可以按照下面順序

學習Python基礎知識：學習Python語言的基礎知識，包括語法、數據類型、控制流、函數等。這些基礎知識是理解Python數據分析的基礎。
學習數據分析庫：Python有許多用於數據分析的庫，例如Numpy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等。學習這些庫的基礎知識，包括數據類型、數據結構、數據處理、可視化等。
實踐項目：通過實踐項目來鞏固所學知識和技能。可以從一些簡單的數據分析項目入手，例如數據清洗、可視化、探索性分析等。
學習高級主題：學習高級主題，例如機器學習、深度學習、自然語言處理等。這些主題擴展了數據分析的能力和應用範圍。

想要用Python實現數據分析，需要學習

數據採集和清洗：首先，你需要從數據源中採集數據並進行清洗。這可能涉及到Web API、資料庫、CSV文件等多種數據源，並需要使用Python庫進行數據清洗和處理，例如Pandas、Numpy等。

數據分析和可視化：一旦你已經收集到數據，需要進行分析和可視化。這可能涉及到使用Python的Pandas、Numpy和Matplotlib等庫來計算和可視化數據。

統計分析：你需要掌握一些基本的統計學知識，例如概率、假設檢驗和回歸分析等，以便你可以使用Python中的Scipy和Statsmodels等庫進行統計分析。

機器學習和人工智慧：如果你想進行更高級的分析，例如機器學習和人工智慧，你需要掌握一些基本的機器學習和人工智慧知識，並使用Python中的Scikit-learn、Tensorflow等庫來實現這些分析。

資料庫管理：你可能需要使用Python來管理和處理資料庫。例如，你可以使用Python的Sqlalchemy庫來連接和管理資料庫，並使用Pandas來進行數據讀取和寫入。

數據可視化

如果是數據分析，接下來還需要掌握可視化工具。
如果是數據開發，那麼要學的還很多！

題主問的是數據分析方向需要Python基礎，到這裡就可以了。可視化工具，我們簡單聊聊。

數據可視化，是便於匯報工作，便於讓別人對我們的數據更好理解。圖形是比密密麻麻的文字更便於理解的，在這裡給大家推薦三款好用的工具：

（1）Cognos：Cognos擁有強大的資料庫平台。但是Cognos並不適合小白，因為它需要用戶有很好的數據分析基礎。
（2）Tableau：Tableau的可視化功能非常能打，操作也簡單。用戶只需在簡單配置，拖拖拽拽就可以完成數據分析。
（3）FineBI：Cognos和Tableau的確非常好用，但是它們是兩款國外軟體，相關的學習資料比較少。而FineBI是一款國內軟體，我們可以在各大平台找到海量的學習教程。同時，運用FineBI進行部署非常方便。

數據分析光懂技術還不行，還需要具備以下軟技能：

熟悉熟練業務，對於自學的小夥伴，這方面就會有點難，但是大家可以通過看書拓展一些認知；

溝通能力，數據分析師就業之後需要將自己的分析結果清楚的表達出來，說不出來那結果就跟著不重要了。

做數據分析選Python還是Java？

Python代碼：

Java代碼：

數據分析怎麼學？

想要用Python實現數據分析，需要學習

數據可視化