不同的數據分析方法通常可以用於不同的場景。比如對於大部分職場人來說，Excel可以滿足大部分數據分析場景。當數據量比較大時，可以通過學習數據庫知識來完成數據分析任務。對於更復雜的數據分析場景，可以通過BI工具完成數據分析。壹方面通過工具分析數據更方便，另壹方面更容易掌握。
而對於更開放的數據分析場景，則需要通過編程來分析數據，比如通過機器學習進行數據分析，而Python語言在機器學習領域有著廣泛的應用。利用機器學習分析數據需要五個步驟，分別是數據準備、算法設計、算法訓練、算法驗證和算法應用。
使用機器學習分析數據時，首先要了解常用的算法，如knn、決策樹、支持向量機、樸素貝葉斯等。這些算法在機器學習領域非常常見，應用場景非常廣泛。當然，學習這些算法也需要壹定的線性代數和概率論基礎。不同的算法最好結合相應的應用場景進行分析，有些場景也需要結合多種算法進行分析。另外，通過場景學習算法的使用，會盡快建立畫面感。
使用Python進行數據分析還需要掌握壹系列庫的使用，包括Numpy(矩陣運算庫)、Scipy(統計運算庫)、Matplotpb(繪圖庫)、pandas(數據集運算)、Sympy(數值運算庫)等等。這些庫在Python中廣泛用於數據分析。
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