市場營銷人員學python，我覺得其實是一個誤區。為什麼這麼說呢？

首先我們想一下python是一種技術型別的語言，它屬於軟體開發行業人員使用的工具。是軟體開發人員使用python開發一些運營的工具給其他人員使用的，而不是由市場營銷人員用python寫一些工具給自己使用。

這就是好比一個賣汽車的銷售人員賣汽車，然後還要去生產車輪子一樣。

我們來了解一下python到底有什麼作用,它的主要用途是什麼？python做出來的工具主要方向是資料分析，人工智慧，運營維護的方向。那麼市場營銷人員想用python來做資料分析，我們想一下到底還要學會什麼樣的知識。

首先，資料採集，那麼我們就要學html這些知識。我們以非計算機專業出生的來去算用一個月學會。

接下來學一些計算機的基礎知識，演算法，網路原理等，又用一個月時間。

把python這門語言弄懂弄清楚，又用一個月時間。

前後你最花了三個月的時間了。然後你會發現我在做什麼。三個月的時間，我發現我對市場一點都不瞭解了。我們的目的是利用工具來讓我們分析市場走向、分析資料。您覺得這樣做有意義嗎？

正確的做法應該是找一個會python的技術人員合作。把你想做的資料採集和分析的想法告訴他。然後他做出這樣的一個工具，你來去使用這個工具分析市場分析資料。

如果市場營銷人員來去學python，會造成以下的結果。市場營銷人員狗捉耗子。技術人員這隻貓失業了。

我是一個以php為主的技術人員。python作為我技術的輔助寫一些php不擅長的小工具。如自動化運維和資料採集這方面，有需要的話大家可以交流一下。

如果你真的學通了，那當然是有好處的，譬如：

1.你可以寫個爬蟲小程式去抓取競品公司的情報，知己知彼；

2.大資料分析業界行情，先發制人；

3.處理行業關鍵詞，提取熱詞，這也許是客戶所在意的；

當然python還有其他的應用場景，只是沒想到和你貼合的場景，如：

1.人工智慧；

2.圖片分析，圖形處理；

3.機器學習；

請記住一句話，你現在學到的東西在未來某個時間點都會用上，所以不要怕沒有應用場景，不斷沉澱，等到厚積薄發的那一天。

結合我所在的公司給你介紹一下

大資料主要商業化應用

1.大資料風控

2.精細化營銷

精細化營銷基於使用者行為和使用者畫像的營銷，如果營運人員能夠對資料進行處理和分析，那無疑工作產出，市場競爭力會提升很多，簡單少量資料的處理分析通常使用excel，但是大量複雜資料python具有得天獨厚的優勢，python比較簡單易學，除此之外，python在自動化處理，工具開發，網站，資料視覺化豐富元件支援，如果學會python，此外再會點sql，那工作中會更加的遊刃有餘

首先答案是肯定的，市場營銷人員掌握Python語言是有一定必要的。

對於市場人員來說，資料分析是非常重要的，在大資料時代背景下，透過Python做資料分析是一個比較流行的做法。

透過Python做資料分析至少能為市場營銷人員帶來以下幾點好處：

第一：資料分析是制定營銷策略的依據。市場營銷人員制定策略的一個重要依據就是資料分析的結果，資料分析可以從客觀的角度來呈現出基本的市場規律，所以資料分析對於市場營銷來說是非常關鍵的。

第二：Python資料分析符合大資料時代要求。在大資料時代對資料分析提出了更高的要求，早期的Excel等資料分析方式很明顯已經不能滿足大資料時代的要求了，無論從資料分析的量上還是維度上，Python都能給出一個比較好的解決方案。

第三：Python語言易於市場營銷人員掌握。Python語言自身比較簡單易學，對於非計算機專業的人來說也能夠比較輕鬆的掌握，所以從這個角度來說，Python語言是比較適合市場營銷人員學習的。Python語言在資料分析領域有豐富的庫可以使用，比如Numpy、Scipy、Matplotlib、pandas等庫在資料分析領域有廣泛的使用。

目前採用機器學習的方式完成資料分析是一個比較常見的做法，而Python在機器學習領域也有廣泛的應用。我在早期做演算法實現的時候採用的是Java語言，後來改用Python語言之後在程式碼量上有了明顯的下降，而且在功能調整方面也方便了許多。

總之，無論是對於市場營銷人員來說，還是對於大資料從業者來說，掌握Python語言都是有必要的。

作者簡介：中國科學院大學計算機專業研究生導師，從事IT行業多年，研究方向包括動態軟體體系結構、大資料、人工智慧相關領域，有多年的一線研發經驗。