MySQL礼品电商用户行为分析

项目介绍 ：使用 Kaggle 的 E-Commerce 数据集。 该数据集基于一个英国礼品电商公司 13 个月的真实交易数据。通过用户消费行为分析， 建立 RFM 模型进行用户分层， 针对性维护高价值用户， 实现精细化用户运营管理。

负责内容 ： 1 使用 SQL 语法 select/alter/update/create 等对数据集进行清洗加工，实现缺失值、异常值和重复值处理，日期格式转换与清洗后数据新表建立。

本项目基于一个英国电商公司从2010年12月1日到2011年12月9日的真实交易数据集。该电商主要销售的商品是各类礼品， 主要客户是来自不同国家的的分销商。本文主要使用SQL语法分析月度消费趋势、个体消费情况、RFM用户分层、用户生命周期、计算复购率与回购率等关键指标，并使用Power BI实现数据可视化。希望从数据中更深入的了解用户消费行为，为商家运营提供洞察。

利用数据探索用户消费趋势，为商家制定营销策略提供分析及建议，并利用RFM模型实现客户精细化管理。

这部分主要包括无关字段的删除，缺失值检查，异常值检查、重复值检查与日期格式统一。

处理完成后共有532621条数据。

接着看下数据是否有缺失值。

上图说明客户编号存在134697条缺失，需与业务确认缺失原因，由于本次分析已客户为主体，故缺失客户编码的数据删除。

清洗后数据共397924条。

其中产品数量和订单时间无异常，但产品单价存在为0的异常值，这类商品可能是赠品，不应该算入用户主动消费行为中，故删除。

清洗后数据共397884条。

最终清洗后数据共392690条。

将订单时间列字符串转化为统一的sql日期格式，方便使用日期函数进行操作。

预处理完成如下：

上图可知，消费金额从2010年12月到2011年8月比较稳定，呈波动上升趋势；2011年8月开始明显上升，在11月达到最高值约110+万，12月却迅速回落。

上图可知，产品消费数量在2011年8月之前沿平均约35万件的位置来回波动，从8月开始上升，在11月达到峰值约67万件，12月回落至不到30万件的位置。

上图可知，消费次数总体大于消费人数，走势基本相同。2011年8月前月均消费约1200次，月均消费人数约900人。在8月两变量开始提升后，到11月均达到峰值，消费次数约为2600，消费人数约为1600。

上图可知，人均消费金额总体大于订单均价，走势基本相同。2011年1月两者均出现小高峰，可能与活动有关。2011年2月到2011年9月较平稳，分别约为450和650元。两变量峰值均出现在2011年12月，分别约为850和670元。

上图可知，超过90%的用户来自英国，且贡献近82%的销售金额。值得一提的是，查看原始数据发现，荷兰和爱尔兰用户数仅有12个，但消费金额却排名第二和三，占有6%。说明荷兰和爱尔兰存在采购量极大的大客户需重点关注。另外，有9个国家只有1个客户，建议衡量投入产出比，适当放弃一些地区，集中优势在英国。进一步看下各国家人均订单量和人均消费量。

上图可知，人均消费量TOP5分别来自爱尔兰、荷兰、新加坡、澳大利亚和瑞典。说明这些地区大客户较多，而英国小客户较多。

去除几个极大值后，我们发现，用户消费金额集中在0~500元，有约1750名用户，占比约40%。

上图中横坐标表示累计用户数量，纵坐标表示累计消费金额百分比。分析可知，50%的用户仅贡献约10%的消费金额，80%的用户贡献约25%的消费金额，也就是说存在20%高价值客户贡献约75%的金额，基本符合消费二八定律。集中精力拓展与这20%高价值客户的合作，比分散精力对所有客户更值得。排名4000以后的300余名用户（不到10%）则贡献了约60%的消费金额，这部分是最需要维系的大客户。

上图可知，用户首购时间最多集中在2010年12月上半月，每日均值大于50人；从2011年1月开始首购人数保持平稳，每日均值约为15人。可能10年12月份因该电商新成立在引流期有优惠引入了大量新用户，但之后新用户流入减少。后续新用户能维持在一定水平，是运营平稳的表现。

上图可知，从2010年12月到2011年9月用户最后一次购买稳定集中在15人左右；而从9月开始大幅上升，12月最高值达到100+人。时间越长，流失部分用户也是比较正常的情况。在新用户大量增加的前期没有大量流失，且大量用户最后一次购买集中在最后的统计日期，说明大多数用户近三个月有购买记录，仍处于活跃购买状态，并没有在引入后快速流失，是比较理想的。

上图可知，从2010年12月开始至2011年6月，新用户占比持续下降，用户流失风险高；直到2011年7月有所回升，可与业务人员确认原因，7月至12月趋于稳定，基本维持在25%左右。

RFM模型包含三个关键维度，最近一次消费 (Recency)、消费频率(Frequency)和消费金额 (Monetary)。使用这三个维度对用户进行分类，可以将用户分为2x2x2=8种类型，之后根据每类用户的消费特征进行精细化运营。

接下来依次求R值、F值、M值。

给RFM模型打分的方法大概有两种，1 选取分位数打分。 2 依据行业和业务经验设定阈值。这里选择分位数法，由于SQL不方便进行RFM打分分层，这里使用python计算分位数。

通过pdcut方法，将用户分层并打上标签，这里我用的分层方法是python中的quantile函数。

将R、F、M分别打分（分层）。

接下来，求出R、F、M的均值，以均值为界，将每个变量分为高低两维度（大于等于均值取1，小于均值取0）。

生成用户分层表

上图分析发现，所有客户中重要价值客户最多，占总数的3573%；总体来说是一个不错的情况，因为这类型客户的价值最高，应努力提高该类型客户的满意度，增加留存量。其次是流失客户2199%，新到客户1491%，重要挽留客户878%，重要发展客户798%和重要唤回客户751%。另外，不难看出在近一年的交易中，有2199%是处于流失边缘的客户。为什么会流失？哪些地区的流失情况比较严重？流失的客户都有哪些特点？都是需要引起注意的问题。

上图可见，贡献最高金额和订单数的是重要价值客户，金额690万，订单数1550个远超其他客户。重要唤回客户贡献金额位列第二，为60万，这类客户是高频次和高金额的用户，将其恢复购买可以带来可观的收益，流失原因需要结合业务情况和订单进一步研究。

流失客户和新到客户呈现高订单数低消费金额的情况，说明新客户很多是被优惠活动引入，而流失用户可能包含一些羊毛用户。

条形图按消费人数正向排序，总体来看，重要价值客户都保持在四分之一到二分之一的比例，活跃客户群较稳定，维系此类客户可以提供VIP待遇，提升用户满意度。

英国本土要注意流失客户数量较多，对于该国策略可以采取保持重要价值客户，并找到客户流失原因，减少重要挽回向流失用户转化。对于德国来说重要挽留客户第二多，挽留客户有较高流失风险，要主动联系用户并明确流失原因，再次激活用户购物。同时加大新客户引入。法国情况基本与英国本土相同。

· 重要价值客户（111）目标是让其一直留存下来，可以提供专项客服，个性化增值服务等。

· 重要唤回客户（011）目标是唤回近期消费，可以推出活动，精准提供所需资源，推送消息召回等。

· 重要发展客户（101）目标提高消费频次，可以推荐其他产品，提供积分计划或每日任务等。

· 重要挽留客户（001）目标是让其回归再次消费并了解其不继续购买的原因，可以使用电话或短信等联系，调查原因，弥补不足。

· 新到客户（100）目标是提高其消费兴趣，可以通过活动营销，提供社群互动，砍价等策略留住用户。

· 一般客户（010）属于容易流失的群体，一般维持。可以使用赠送优惠券、推动活动信息等方法与客户重新联系。

· 潜力客户（110）目标挖掘其消费潜力，可以多推荐价值更高且用户喜好的产品。

· 流失客户（000）较大概率不是目标客户，可以选择性放弃。

用户生命周期分布受一次性购买用户（用户生命周期0天）影响比较严重，故排除一次性购买用户（共有1548名，占36%）重作图。

总体上用户平均生命周期131天，中位数93天。最大值为373天，最小值0天。

复购率：单位时间内购买次数大于1的人数与当月总购买人数比值。

回购率：单位时间内曾购买用户在下一单位时间内再次购买的人数与单位时间内曾购买用户比值。

（这里由于2011年12月的数据仅有9天，考虑到可能影响整体结果，故不包括12月的复购率与2011年11月和12月的回购率）

上图可知，月度复购率均值为23%，根据《精益数据分析》中的理论，目前此电商处于用户混合模式，在新用户转化和老用户留存、复购上的应该做到平均分配精力和资源。前期复购率较低可能因为初创推广期大量新用户涌入，造成分母被持续扩大。

上图所知，平均次月回购率达到了39%，总体维持在一个不错的水平。该电商复购率与回购率越高，反映消费者对品牌的忠诚度就越高。

消费金额及数量 ：从2010年12月到2011年8月比较稳定，呈波动上升趋势。2011年8月开始明显上升，在11月达到最高值，12月迅速回落。

消费次数及人数 ：消费次数总体大于消费人数，走势基本相同。2011年8月前月均消费约1200次，月均消费人数约900人。在8月两变量开始提升后，到11月均达到峰值，消费次数约为2600，消费人数约为1600。

地域分析 ：发现超过90%的用户来自英国，且贡献近82%的销售金额。但荷兰和爱尔兰存在采购量极大的大客户需重点关注。有9个国家只有1个客户，建议衡量投入产出比，适当放弃。

累计消费金额分析 ：累计金额曲线发现20%高价值客户贡献约75%的金额，基本符合消费二八定律。集中精力拓展与这20%高价值客户的合作，比分散精力对所有客户更值得。

首购与末购分析 ：用户首购时间最多集中在2010年12月上半月，每日均值大于50人；从2011年1月开始首购人数保持平稳，每日均值约为15人。从2010年12月到2011年9月用户最后一次购买稳定集中在15人左右；而从9月开始大幅上升，12月最高值达到100+人。

新老用户分析 ：从2010年12月开始至2011年6月，新用户占比持续下降，用户流失风险高；直到2011年7月有所回升，7月至12月趋于稳定，基本维持在25%左右。

单量、金额与人数分析 ：8种客户中，重要价值客户订单量、消费金额和人数均位列榜首；而重要唤回客户的消费金额排第二位，但订单量和人数均较落后；流失客户人数和订单量排第二，但消费金额仅排第五。

地域分析 ：总体来看，重要价值客户都保持在四分之一到二分之一的比例，活跃客户群较稳定。英国本土要注意流失客户数量较多，对于该国策略可以采取保持重要价值客户，并找到客户流失原因，减少重要挽回向流失用户转化。对于德国来说重要挽留客户第二多，挽留客户有较高流失风险，要主动联系用户并明确流失原因，再次激活用户购物。同时加大新客户引入。法国情况基本与英国本土相同。

营销策略 ：

· 重要价值客户（111）目标是让其一直留存下来，可以提供专项客服，个性化增值服务等。

· 重要唤回客户（011）目标是唤回近期消费，可以主动联系召回（推送、邮件、公众号等），给予优惠券等。

· 重要发展客户（101）目标提高消费频次，可以推荐其他产品，提供积分计划或每日任务等。

· 重要挽留客户（001）目标是让其回归再次消费并了解其不继续购买的原因，可以使用电话或短信等联系，调查原因，弥补不足。

· 新到客户（100）目标是提高其消费兴趣，可以通过活动营销，提供社群互动，砍价等策略留住用户。

· 一般客户（010）属于容易流失的群体，一般维持。可以使用赠送优惠券、推动活动信息等方法与客户重新联系。

· 潜力客户（110）目标挖掘其消费潜力，可以多推荐价值更高且用户喜好的产品。

· 流失客户（000）较大概率不是目标客户，可以选择性放弃。

一次性购买用户占36%，排除这部分影响后，用户平均生命周期131天，中位数93天。最大值为373天，最小值0天。

复购率 ：平均月度复购率为23%，根据《精益数据分析》中的理论，目前此电商处于用户混合模式，在新用户转化和老用户留存、复购上的应该做到平均分配精力和资源。前期复购率较低可能因为初创推广期大量新用户涌入，造成分母被持续扩大。

回购率 ：平均次月回购率达到39%，总体维持在一个不错的水平。该电商复购率与回购率越高，反映消费者对品牌的忠诚度就越高。

之前说到在模型选择方面没有银弹，那么如何确定最合适的模型提出假设，探索性数据分析（EDA）是一个必不可少的环节。

为什么要做EDA

分析什么

这里我们以iris数据集为例

主要用到的是Pandas的describe()

这个方法输出非常丰富，包括数据总量、平均数、方差、最小最大值以及各种分位数。通过这个结果可以对数据大概分布有一个了解

在单特征探索用到的主要工具有直方图、散点图

直方图

直方图将单个特征值的数据划分为不同的数据区段，可以直观看到数据在各个区段的分布情况。需要注意的是，直方图是一种聚合方法，我们无法看到一个数据区间里面的数据分布情况，这有时候可能造成判断偏差。

在存在数据缺失或有异常值的情况这种误差可能尤其明显，这时候可能需要做一些预处理，比如填补缺失值或者取log等操作。

点图

以index为x轴， 各特征值为y值画散点图，可以看到数据随index变化情况，用以检查数据有没有shuffle, 比如上图petal_length是均匀分布的，petal_width就呈现出阶段性特点。

在多特征相互作用探索用到的主要工具有散点图和相关矩阵图

散点图

可以看两个特征之间的相互关系。值得注意的是，有时散点图会

矩阵图

矩阵图囊括了散点图和直方图，是Pandas提供的一种非常方便的可视化工具，但是需要注意的是对于大型数据集渲染速度可能有些慢

写在最后

EDA 由于其探索方式多种多样，其本身可以称之为一种艺术，其效果好坏来自于你对数据的直觉以及对于各种工具技巧的熟悉程度，想要提高这方面的能力需要不断的练习并且学习各种先进的思路。

计算机专业助你编程能力突飞猛进

1学会在Mooc网、B站、、Coursera、Edx等网站自学，尤其是你现在的老师还在念ppt，抓紧上这些网站自学吧。这些网站有丰富的优质课程，有很多国家级精品课程，包括很多清北的课程!

2学习国外大学的公开课，如MIT，斯坦福，普林斯顿伯克利等等都有公开课，而且质量非常的高。比如伯克利的CS61b数据结构，MIT6828的操作系统，斯坦福的CS144计算机网络，斯坦福的cs145、245、346的数据库系列等。

3学好计算机网络、操作系统、数据结构与算法和计算机组成原理四门计算机核心课程。这四门课就如同盖房子的地基，会使你的编程之路走的更扎实。

4补全学校计算机教育缺失的课程，学习Linux、shell脚本、vim、版本控制 git、远程服务器访问SSH)Docker，这些学校不会教你，但是却是程序员开发必备!

5做计算机类的项目，创业项目也好，实验室项目、github项目也罢，尽可能折腾，积累项目和实战经验。

参加计算机类竞赛

竞赛太重要了，竞赛不仅能提升实践能力和代码水平如果获奖还能获得荣誉，赢得奖金(当作生活费太爽了)，还能为保研、考研加分。常见的竞赛有:算法类的竞赛ACM、蓝桥杯;人工智能类的比赛如Kaggle、KDD、阿里天DataFountain、腾讯广告算法大赛:商业比赛如华为软件精英挑战赛、百度之星等;工程项目类比赛如中国大学生计算机设计大赛、花旗杯

打牢计算机基础

重视计算机基础，无论是参加工作还是考研，基础很重要。计算机专业课程里边，计算机基础课程无非以下几个:1计算机组成原理2操作系统3编译原理4计算机网络5数据结构与算法6数据库基础

学会使用这些网站

学会使用Google搜索，你会发现Google会搜出更多有用的答案，小tips:可以使用Chrome浏览器的谷歌上网助手插件实现Google搜索。学会排队的时候也刷刷LeetCode。力扣，强推!力扣虐我千百遍，我待力扣如初恋!Leet-Code是一个集合了大量算法面试题和Al面试题的网站，它为全世界的码农提供了练习自我技能的良好平台。

学会去StackOverflow交流!

程序员最痛苦的事莫过于深陷于BUG的泥潭，而stack-

overflow作为全球最大的技术问答网站，可以说每个搞

过技术的人是必上的网站。

学会多逛逛GitHubGitHub

是一个面向开源及私有软件项目的托管平台，因为只支

持Git作为唯一的版本库格式进行托管，故名GitHub。

有关Hadoop的六大误解

迄今为止，Hadoop和大数据实际上是同义词。然而随着大数据的炒作不断升温，出现了很多对Hadoop如何应用于大数据的误解。

　　Hadoop是一种用于存储和分析大型数据集开源软件框架，可处理分布在多个现有服务器中的数据。Hadoop适合处理来自手机、电子邮件、社交媒体、传感器网络和其它不同渠道的多样化、大负荷的数据，因此通常被认为是一种大数据操作系统。而这正是第一个误解的来源：

　　1、Hadoop是一个完整的解决方案。

　　事实并非如此。无论你把它称为“框架”或“平台”都可以，只是不能认为Hadoop可以解决大数据方面的所有问题。

　　“市场上没有标准的Hadoop产品，”《太大而无法忽略：大数据的商业案例》一书的作者菲尔·西蒙说：“这不像别的东西，你可以从IBM或SAP那里，得到一个标准的数据库。”

　　然而西蒙不认为这是一个长期的问题。首先，由于Hadoop是开源项目，许多其他Hadoop相关的项目，如Cassandra和HBase，都可以满足特定的需求。HBase提供的分布式数据库，支持大数据表的结构化数据存储。

　　此外，正像红帽、IBM和其他厂商将Linux打包成各种用户友好的产品一样，有很多大数据方面的创业公司，正在对Hadoop做同样的事情。所以，虽然Hadoop本身不是一个完整的解决方案，大多数企业实际上还是会在比较完整的大数据解决方案中遇到它。

　　2、Hadoop是一种数据库。

　　Hadoop是经常被当作数据库，但事实并非如此。Damballa安保公司的一名软件工程师，Marshall Bockrath-Vandegrift说：“Hadoop核心中没有任何类似于查询或索引的核心平台。”Damballa公司利用Hadoop来分析实时的安全风险。

　　“我们使用HBase来帮助我们的风险分析师针对被动DNS数据运行实时查询。HBase和其他实时技术不仅与Hadoop是互补的，而且多数依赖Hadoop核心的分布式存储技术(HDFS)来实现高性能的分布式数据集的访问。”他补充说。

　　Bloom Reach数据营销分析公司的科学家Prateek Gupta也表示：“Hadoop不是为替代数据库系统而生的，但却可以用来建立数据库系统。”

　　3、企业级Hadoop应用过于冒险。

　　许多企业担心Hadoop太新，未经考验，不适合企业级应用。没有什么想法比这更错误的了。别忘了，Hadoop是基于谷歌文件系统的分布式存储平台和运行于该文件系统上的GoogleMapReduce数据分析工具建立的。雅虎在Hadoop上投入了资金和精力，并于2008年推出其第一个大型Hadoop应用，一种搜索“站点地图”，可对所有已知的网页和相应的元数据进行索引，从而完成对这些页面的搜索。

　　现在，Hadoop被包括Netflix、Twitter和eBay等公司所采用，包括微软、IBM和甲骨文这样的公司都有Hadoop工具出售。目前，将Hadoop称为“成熟”的技术还为时尚早，这一点与任何大数据平台的情况类似，然而它确实已经得到了大型企业的采纳和验证。

　　这不意味着它是一种没有风险的平台，安全问题本身就是一个比较棘手的问题。但企业远不该就因此被Hadoop平台的年轻而吓跑。

　　4、要使用Hadoop，就得请一堆程序员。

　　取决于你要做的事情，这个说法或许是对的。如果你计划开发优秀的下一代Hadoop大数据套件，可能需要专业的Java和MapReduce编程人员。反过来，如果你愿意利用他人的成就，编程就不是一个问题。数据集成供应商Syncsort的建议分析师们利用Hadoop兼容的数据集成工具来运行高级查询，这样做无需任何编码工作。

　　大多数数据集成工具都有图形化界面，可以屏蔽MapReduce编程的复杂性，很多还带有预置的模板。此外，包括Alpine Data Labs、Continuuity和Hortonworks在内的创业型公司，还提供可以简化大数据和Hadoop应用的工具。

　　5、Hadoop不适合中小企业。

　　许多中小企业担心会被“大数据”的趋势拒之门外。IBM、甲骨文等大型厂商自然倾向于兜售大而昂贵的解决方案。这并不意味着市场上没有适合中小企业的相关工具。

　　云计算正在迅速推动一些尖端技术的大众化应用。“云计算正将资本支出转化为运营成本，”《大数据》的作者菲尔·西蒙指出。“你可以和Netflix利用相同的云服务。同样的事情也开始发生在大数据领域，一个只有五个员工的企业，照样可以使用Kaggle。”

　　Kaggle称自己为“在数据问题和数据方案间搭建桥梁的市场。”例如，创业公司Jetpac以5000美元悬赏一种算法，以找出最有吸引力的度假照片。多数度假照并不好，而从中筛选是一个繁琐，耗时的过程。

　　Jetpac让人手工评选出了30000张照片，并且寻求一种能够与人工方式类似，只是通过分析元数据(照片大小、标题，描述信息)来进行排序的算法。如果该公司自行开发这一算法，花的钱绝对不止5000美元。而且他们只能得到一种方案，而不是从各种方案中优选。Jetpac的图像处理工具，最终帮助其获得了240万美元的风投资金。

　　6、Hadoop比较便宜。

　　这个误解对任何开放源代码的软件都适用。省下最初的采购成本，并不意味着你一定会省钱。例如，云计算的问题之一就是，要在亚马逊平台上建立一个科研项目非常容易，以致于很多人都在AWS建立了自己的项目，在持续付费的同时，却忘了这些项目本身。

　　虚拟服务器的盲目扩张，已经使物理服务器的增加相形见绌。虽然Hadoop可以帮助你存储和分析数据，但你又如何将老的数据导入到新的系统中如何实现数据的可视化如何分享数据对于这些会更多被大家分享的数据，你又如何去保护它

　　Hadoop实际上一种东拼西凑的解决方案。你可以从Cloudera这样的公司获得完整的企业级解决方案，也可以着手建立自己高度定制化的解决方案。无论你选择的路线如何，都要认真做好预算，因为免费软件从来都不是真正免费的。

国内比较好的数据挖掘工具有很多，比如思迈特软件Smartbi。

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2提供切换自如的多屏体验，他拥有移动端、普通电脑端、大屏显示等多种终端展示解决方案，让用户随时随地对关心的数据了如指掌。

思迈特软件Smartbi通过深度数据建模，为企业提供预测能力支持文本分析、五大类算法和数据预处理，并为用户提供一站式的流程式建模、拖拽式操作和可视化配置体验。思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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Python 不仅仅是一个设计优秀的程序语言，它能够完成现实中的各种任务，你可以在任何场合应用Python, 从网站和游戏开发到机器人和航天飞机控制。 （如何学好Python，请看总结！）

尽管如此，Python 的应用领域分为下面几类。下文将介绍一些Python 具体能帮我们做的事情。

1python可以用于系统编程 Python 对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell 工具）的理想工具。

Python 程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。

2python可以用于用户图形接口 Python 的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI 程序。

此外，基于C++ 平台的工具包wxPython GUI API 可以使用Python 构建可移植的GUI 。 诸如PythonCard 和Dabo 等一些高级工具包是构建在wxPython 和Tkinter 的基础API 之上的。通过适当的库，你可以使用其他的GUI 工具包，例如，Qt 、GTK 、MFC 和Swing 等。

3python可以用于Internet 脚本 Python 提供了标准Internet 模块，使Python 能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。 而且网络上还可以获得很多使用Python 进行Internet 编程的第三方工具此外，Python 涌现了许多Web 开发工具包，例如，Django 、TurboGears 、Pylons 、Zope 和WebWare ，使Python 能够快速构建功能完善和高质量的网站。

4python可以用于组件集成 在介绍Python 作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。Python 可以通过C/C++ 系统进行扩展，并能够嵌套C/C++ 系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。

例如，将一个C库集成到Python 中，能够利用Python 进行测试并调用库中的其他组件；将Python 嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。 5python能用于数据库编程 对于传统的数据库需求，Python 提供了对所有主流关系数据库系统的接口，Python 定义了一种通过Python 脚本存取SQL 数据库系统的可移植的数据库API ，这个API 对于各种底层应用的数据库系统都是统一的。

所以一个写给自由软件MySQL 系统的脚本在很大程度上不需改变就可以工作在其他系统上（例如，Oracle ）-- 你仅需要将底层的厂商接口替换掉就可以实现。

6python 可以用于快速原型 对于Python 程序来说，使用Python 或C编写的组件看起来都是一样的。正因为如此，我们可以在一开始利用Python 做系统原型，之后再将组件移植到C或C++ 这样的编译语言上。

7python 可以用于数值计算和科学计算编程 我们之前提到过的NumPy 数值编程扩展包括很多高级工具，通过将Python 与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成，其他一些数值计算工具为Python 提供了动画、3D 可视化、并行处理等功能的支持。

8python 可以用于游戏、图像、人工智能、XML 、机器人等 Python 的应用领域很多，远比这里提到的多得多。 例如，可以利用pygame 系统使用Python 对图形和游戏进行编程；用PIL 和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo 工具包进行机器人控制编程。

总结：一个优秀的Python工程师在任何的公司待遇都是非常不错的，不仅仅领域很广，相比于其他的程序语言来说，Python更加灵活，功能强大，简单易学，是大部分企业，开发者，甚至运维和测试喜欢的语言，包括全世界最大的苹果公司。如果对于你来说想要学习，但是缺乏指引，缺乏别人的教导你会寸步难行，甚至错过一次高薪发展的机会，新人不怕学不好，就怕没人教！仔细阅读下面的代码，加上代码里面的内容，你就有了一次全新的机会和改变，成为一名优秀的高薪Python开发者，你只差这一件事！资源是小，学习是大，学习全在你，注定不平凡。