未明学院：Python竟然还能用在这些行业？

Python自20世纪90年代初诞生以来，凭借着它简单易上手的特征以及应用的广泛性，超越了C、Java、R等其他语言，成为了目前世界上最受欢迎的编程语言。

2019年IEEE Spectrum榜单中，Python语言蝉联三年第一。

2019年编程语言流行指数(PYPL)排行榜公布的最新榜单中，多年王者Java跌落神坛，Python则登顶第一。

在 Goldman Sachs 发布的一份针对全球数千名高校实习生的调查中，当问到“你认为哪个语言在未来会更重要”时，被调查的80后、90后优秀年轻开发者中有72%选择了 Python。

如今人工智能、大数据等重数据领域的浪潮未息，预计Python 还会继续火下去。

在这个数据喷发的时代，要想走在潮流前端，就必须与时俱进，不断更新知识和技能。Python作为一颗冉冉升起的新星，凭借其“万金油”属性，被广泛应用于各行各业。

那么，Python在各行各业中又发挥了什么奇效呢？让小明同学为你盘点一下~

01、零售业

快速处理数据，精准的用户分析

传统零售行业过去是“许三多”——客户多、商品多、门店多，到今天还要加上一多——数据多。与此同时，由于零售行业近年来面对着电商的挑战，生存也举步维艰。想要突破重围，就要做到精准的用户分析，做好销售准备。

从零售的指标来看，重要的基本指标就有12个，例如营业额、分类货品销售额、连带率等等。每一个指标都包含着大量的数据，有些指标甚至随时变化。因此，要做到精准的用户定位，做好销售准备，数据获取和分析的效率很重要。

以沃尔玛为例，全国的采购库存数据在总部进行集中管理，有十几万的供应商数据需要采集。如果数据获取和处理制作效率不高，造成库存不足或者订货出错，造成的损失会非常大。

在这种情况下，用Python就可以快速解决数据获取的质量和效率问题，还可以用可视化工具Tableau一秒构建美观的仪表盘，通过图表结合的形式，完美地向上级展示你的工作成果：

当同事还在苦逼地选数据，画Excel图表时，你已经把一份简洁准确的报告交给老板了。

02、咨询业

自动导入资料数据，节省资源

咨询这个行业中，最常见的工作应该是咨询顾问。他们的工作是贴身为客户服务，满足客户的各种在商业范围内且在项目范围内外的各种需求。咨询顾问的最终目标是让客户接受项目，愿意为项目买单。可能这就造成了一种假象，咨询顾问只要有好的沟通能力和逻辑能力就OK了。

如果你这么想，就——

大错特错。

顾问工作对数据分析能力也有一些基本要求，原因在于几乎任何一名顾问都会在日常工作中经常需要对客户企业的内部数据从行业层面获得对比分析，并获取客户的需求。

面对着这些工作，让实习生手动下载研报、在网上“抄”数据是杯水车薪，事倍功半。

其实你只要用python获得权威平台的API接口，就可以直接导入年报、研报等资料数据了。

利用Python自动导入资料数据，留下更多的时间和人力资源制定策略，创造更大的收益，何乐不为？

03、互联网

运营和电商最适合运用Python

对于运营，特别是对于社群运营的小伙伴来说，每天处理几个甚至十几个用户群，面对着重复的问题，虽然表面上若无其事，但心里早就处于崩溃的边缘。

这时，Python就可以帮你解决问题。

你可以用Python写个自动回复脚本，大大提高工作效率。

对于电商的小伙伴，可以用Python爬取同行店铺产品的用户评价，针对用户痛点进行营销，吸引客户。还可以爬取评论、客户群、每日价格趋势等，制作数据报表，提高运营效率。

对于动不动就加班的互联网小伙伴来说，Python就是Buff一样的存在，提高效率，解放你的私人时间，上班再也不痛苦啦~

04、财务行业

解放你的双手，远离重复性劳动

在财务行业中，特别是审计岗位，即使只要用Excel做简单的vlookup、xlookup函数操作，每天需要处理几十个表格，每个表格有几十万行，面对如此庞大的数据，已经超出了Excel的处理能力。

四大会计师事务所的审计师在处理底稿时会面临这样的问题：客户企业不同部门财务软件版本各异，导致会计科目设置及会计处理方式不一致。面对这种情况，聪明的四大会计师们会借助Python实现审计底稿的批量化自动处理。

用Python轻松搞定最烦人的底稿整理，几行代码就能抓取PDF财报文件上的数据，高效并保质保量的完成领导交代的任务。

掌握Python后的工作真的好轻松 ！

05、金融业

Python，让复杂业务更简单

在金融行业的金融分析和量化交易领域中，Python是目前为止应用得最多的语言。并且，量化金融平台的交易全都由Python完成。在近年的招聘中，很多金融机构对金融行业核心热门职位的应聘者提出了Python方面的技能要求。为什么金融行业这么重视Python呢？

原因在于Python的语法很容易实现那些金融算法和数学计算，每一个数学语句都能转变成一行Python代码，每行允许超过十万的计算量。

Python语法精确、简洁，并且兼具大量宝贵的第三方工具。比如Python的Pandas库，作为金融数据分析工具，为时间序列分析提供了很好的支持；Numpy库则提供了许多高级的数值编程工具，专为进行严格的数字处理而产生。Python携带的这些“外挂”，使得它成为处理金融行业错综复杂事务的唯一可靠的选择。

小伙伴们，一手金融一手Python，迎娶白富美（高富帅）登上人生巅峰的日子还会远吗！