1. 数据分析编程软件对cpu
杀毒的时候要对每一个文件进行扫描和分析，所以CPU占用率较高，杀毒软件要进行杀毒，这个过程是比较复杂的一个过程，每一款杀毒软件都有一个病毒库，他会将电脑中所有的文件和病毒库中的文件进行对比，如果有相似的他，就会标注改文件为疑似病毒，所以这个过程CPU占用很高。
2. 数据分析编程基础
数据编程更好，数据编程可以去互联网大公司的技术岗，数据分析不一定能去。
3. 数据分析 编程语言
随着大数据时代的来临和Python编程语言的火爆，Python数据分析早已成为现在职场人的必备核心技能。那么利用Python数据分析可以做什么呢？简单来说，可以做到的内容有很多，比如检查数据表、数据表清洗、数据预处理、数据提取和数据筛选汇总等等。下面我来为大家详细讲解一下这些用处。
1、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
2、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。
4. 数据处理和分析软件
spss是在电脑上用的，有Windows和Mac OS X等版本。SPSS(Statistical Product and Service Solutions)，"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"社会科学统计软件包"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences)，但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案"，标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS，有Windows和Mac OS X等版本。
5. 数据分析和编程
① 操作简单，无需编程
如果你之前没有接触过统计软件，SPSS无疑是相当合适的。作为世界上应用最广泛的专业统计软件之一，仅需菜单式操作就可以获得分析结果。没时间自己摸索学习，SPSS可以帮你短时间入门数据分析。
② 应用广泛，文理兼用
对于文科类专业，SPSS发挥作用的地方真是不胜枚举，尤其在问卷分析领域，SPSS是一个独特存在。问卷录入、问卷中的信度、效度检验、T检验、相关分析、多元回归分析等等，SPSS手到擒来。
对于理工科专业，试验设计时涉及的单因素、多因素方差分析、多重比较，样本均数的比较等，SPSS均可以应付自如。
③ 功能强大，与时俱进
数十年间，SPSS被广泛应用于商业智能、生物医疗、市场调研等领域，为用户提供数据整理、图表绘制、结果展示等功能，使用灵活，清晰直观。
6. 数据分析 软件开发
系统解析，就是拆解核心指标，leader的意思就是让你将现有问题可能涉及到的指标进行归纳拆解，然后进行假设，通过数据验证，得出结论；如果是学习的话，首先要进行指标建设，然后做数据预警，配合业务团队做基础的数据建设，然后，做一些临时的数据查询。
7. 编程在数据分析中的应用
stata优点很多，比如操作灵活，对一些复杂的统计操作，一般软件如spss、eviews、minitab等窗口操作式软件很难完成，而它可以一步到位，可以编写do文件或者直接通过一条命令实现【它的命令中有很多选项可以设置，比如OLS，我可以设置多条约束条件】；操作灵活的同时，也不是不考虑一些初学者上手难的问题，因此他还有窗口式操作的菜单，可通过点选菜单进行统计操作。
而且可以随时更新，使用search、findit等命令可随时搜索最新的统计命令和函数，而其他统计软件就不行了。当然，也有一些不好的地方，就是对处理大型数据，比如上万条数据的情况，处理速度会慢些，不像SAS等大型软件，因为stata是通过将数据先加载数据后再处理的，这样影响了它的处理速度。