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Mito 是一款强大的新型数据科学工具，它将改变数据分析领域的未来。
亚伦·戴蒙德·雷维奇
亚伦·戴蒙德·雷维奇
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数据科学项目
Shutterstock 照片许可 - 由 marymyyr 提供

线粒体是细胞的动力源。它负责为细胞创造能 越南电话号码数据 量，为身体提供能量。或者其他什么。生物学是很久以前的事了。

内容
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所有权和灵活性
简单、强大、灵活
Mito 是您数据分析工作流程的强大工具。我们打造Mito是第一款易于使用、功能强大且旨在让您的工作流程永远属于您的分析工具。


易斯米
说到数据分析，没有什么比电子表格更容易使用了。因此，在过去 20 年里，电子表格一直是进行基本数据分析的主要工具。如果您处理数据，那么您一定用过 Excel 或 Google Sheets。


电子表格在两个方面都易于使用。首先，它们让您能够轻松查看和了解您实际处理的数据 - 让您更轻松地诊断如何进行分析。然后，一旦您准备好开始分析，电子表格让您能够轻松地通过指向和点击的方式获得完整、信息丰富的分析 - 无需“编码”。

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但是电子表格不是为大型数据集、复杂分析或可重复流程而构建的。

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如果您希望快速分析大型数据集，或进行复杂的分析，或创建可重复的数据分析流程，那么您可能希望使用 Python。Python 是现代数据分析的首选语言。它能够支持比传统电子表格大得多的数据集，允许您进行机器学习和 AI 分析，并提供无限的定制机会。它们还带来了许多预测分析机会。

但是，Python比电子表格更难使用，也更不直观。首先，当数据不完全呈现在你面前时，很难直观地理解数据。pandas 数据框是 Python 数据分析的主要数据类型，其默认可视化效果完全不具交互性，信息量也非常小，因为它只显示数据集的少数行和列。此外，实际学习如何以有用的方式在 Python 中操作数据可能需要几天或几周的时间，因为你需要学习必要的语法和背景知识才能真正完成分析。没有人会否认 pandas 语法是直观的。



Alteryx 和 Power BI 等数据分析工具的构建是为了解决这些可用性问题，同时也为用户提供与 Python 类似的功能。