大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python和minitab学习的，于是小编就整理了2个相关介绍Python和minitab学习的解答，让我们一起看看吧。
minitab为什么用得很少？
有几个原因导致Minitab使用较少：
1. 相对较高的价格：Minitab是一款商业统计软件，价格相对较高，这使得一些个人用户或小型组织选择使用免费或更经济实惠的软件。
2. 专业性需求：Minitab主要面向统计学、数据分析或六西格玛等专业领域的用户。对于一般用户或非专业用户，他们可能更倾向于使用更简单易用的软件，如Microsoft excel。
3. 用户习惯和知识：许多统计学或数据分析的用户已经形成了使用其他软件的习惯，如R，Python等。这些软件具有更广泛的应用场景和更多的功能选项，用户可能更愿意继续使用他们熟悉的软件。
4. 行业偏好：一些领域或行业可能更倾向于使用其他统计软件，比如SPSS在社会科学领域的应用更广泛，SAS在商业领域的使用更多。
综上所述，Minitab使用较少是由于价格、专业性需求、用户习惯和行业偏好等多种因素综合影响的结果。
数据分析工作怎么样？
数据分析的工作，个人觉得并不太好。
面对繁杂的各类数据，要从中找出规律来是一件很难的事情。这是一件枯燥而且乏味的工作，如果待遇跟不上的话，不建议做。
现在的年轻人很难守得住寂寞，外面的诱惑太多，不可能天天看着这些枯燥的数据。更没有耐心做一些细致的工作，因此，我觉得数据分析的工作并不适合年轻人。
数据分析工作可以说是非常重要和有挑战的工作。其主要任务是将大量的数据转化为可供业务决策和行动所需的信息。这包括数据的收集、清理、分析和解释，需要具备较强的统计学、计算机技能和业务领域的知识。数据分析工作要求有细致的思维和分析能力，能够从数据中发现潜在的模式和趋势，并能够在多个方面提出有效的解决方案。此外，在处理重要的商业数据时，有强烈的责任感和保密意识也是至关重要的。总体来说，数据分析工作是一个非常有前景和稳定的工作，在各种行业都有需求。
此外，数据分析工作通常需要有较强的编程能力，能够使用常用的数据处理和分析工具，如Python、R或SQL等，对于大数据技术和云计算平台等也要有了解和掌握。数据分析是一个学习成长型的工作，需要定期更新自己的技能和知识，与时俱进。
但需要注意的是，数据分析工作并非简单、机械的对数据进行处理，而是要结合业务背景和具体问题进行深入思考和分析。需要在数据分析结果中提取有效信息，给出具体的解决方案或建议，以支持业务发展。因此，对于数据分析工作来说，能够将数据转化为具体实用的业务见解、帮助企业实现商业价值，对于这个职业的发展也是非常有帮助的。
总之，如果你喜欢统计学、编程和解决实际问题，在数据中发现规律和趋势，并能够以此为基础提供解决方案，那么数据分析工作将是一个非常好的选择。
我带过BI团队，大数据也是我的研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
整体上说数据分析工作还是有一定压力的，但是与传统软件研发比较起来还是稍微轻松一些，因为数据分析在大多数情况下只是完善与否，很少会出现项目失败的情况，大部分数据分析都是基于平台工具完成的，只要在数据提取时没有出现逻辑性错误，一般来说数据分析都能顺利完成。但是数据分析比较琐碎，涉及到的细节非常多，也需要足够的耐心，数据分析对数据库知识的要求比较高，其他方面的要求就是工具的熟练程度和对业务的了解。
一般来说数据分析的工具有很多，传统的excel就是一个比较基础的数据分析工具，excel能完成很多比较初级的数据分析任务，也可以通过设定表达式完成一些计算。所以数据分析工程师的第一步往往是掌握excel的使用。
对专业的BI团队来说，数据分析的工具则要更加专业一些了，Oracle、IBM都有专业的BI平台，另外最近几年国内的数据分析平台也有很大的进步，虽然在处理效率上比国外产品慢一点，其他本土化的功能还是非常实用的。
未来随着大数据的发展，数据分析的岗位将迎来大量的人才需求，大量的企业都需要有专业的数据分析人才，所以未来数据分析的就业前景还是比较好的。从我的个人角度来说，数据分析还是有一定乐趣的，通过数据分析你能发现生活中的很多有意思的情况，比如在餐饮娱乐领域就有很多有意思的数据分析结果。
我的研究方向是大数据和人工智能，我在头条上会陆续写一些这方面的科普文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
到此，以上就是小编对于python和minitab学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python和minitab学习的2点解答对大家有用。
