数据分析为什么常用Jupyter而不是直接使用Python脚本或Excel?
想象一下，你拿到一份新的数据集，需要从中挖掘价值。如果只用Python脚本，你可能需要不断地编写代码、运行、查看输出，然后修改代码，再运行。这个过程就像在黑暗中摸索，你每一步的进展都依赖于你对整个流程的预判，一旦方向错了，回溯和调试会变得非常麻烦。而且，脚本执行的结果往往是冷的、孤立的，你很难直观地看到数据中间状态的变化，也难以直接在代码旁边附上你的分析思路和结论。
Excel固然直观，尤其对于小规模数据的初步浏览和简单计算。但一旦数据量增大，或者需要进行更复杂的统计分析、机器学习建模，Excel就显得力不从心了。它的计算能力和灵活性有限，更重要的是，它很难做到代码的可复现性。每一次的计算，如果下次想重现，你必须一步步回忆操作过程，或者重新手动点击。这种低效率和易出错性，使得Excel很难胜任真正意义上的数据分析工作。
Jupyter Notebook的出现，恰恰弥补了这两者的不足。它最核心的优势在于它的“交互式”和“笔记本”的结构。你可以将分析过程分解成一个个小的“单元格”，每个单元格都可以独立运行，也可以与之前的单元格关联。这意味着你可以一步步地加载数据、进行数据清洗、特征工程、模型训练，然后在每个步骤之后都能立即看到结果。比如，当你加载了数据，你可以在下一个单元格中写 `df.head()`，立刻就能看到前几行数据，这比只看到一个最终的模型结果要直观得多。
更重要的是，Jupyter Notebook允许你在代码旁边直接嵌入文本说明。你可以用Markdown语言来写你的分析思路、解释你的代码逻辑、记录你的发现和假设。这就像是在一个活页笔记本里，代码和文字描述是并列存在的，相互印证，形成了一个完整的叙述链条。当你回顾自己的工作，或者需要向同事解释你的分析过程时，这种“叙事性”变得至关重要。你不需要再另外写一份报告，解释你为什么那样做了，因为你的思考过程已经融入了Notebook本身。
此外，Jupyter Notebook的可视化能力也是其强大的一个重要组成部分。许多数据分析都离不开图表，无论是散点图、柱状图还是热力图，Jupyter Notebook都能在执行代码的单元格下方直接渲染出来。这意味着你可以在进行数据探索的同时，立即生成可视化图表来帮助你理解数据的分布、模式和关系。这种“代码即结果，结果即可视化”的无缝衔接，极大地提升了分析的效率和洞察力。
从协作角度来看，Jupyter Notebook也很受欢迎。你可以轻松地将一个Notebook文件分享给他人，他们可以立即看到你的代码、中间结果以及你的分析思路。如果他们想在你分析的基础上进行修改或扩展，他们可以直接在Notebook中进行，并且所有人都能够看到同样的分析路径。这比通过发送一系列Python脚本和另外的报告文档要清晰得多。
当然，Jupyter Notebook也不是万能的。对于大规模生产环境下的部署，或者需要高度自动化和标准化的批处理任务，可能更倾向于使用纯Python脚本或专门的机器学习平台。但就数据探索、分析、建模以及结果的沟通和分享而言，Jupyter Notebook提供的这种结合了代码执行、文本解释和可视化输出的集成环境，无疑是当前数据分析领域最受青睐的工具之一，因为它真正地让数据分析过程变得更加透明、高效和富有逻辑。
网友意见
答案都是在说Jupyter Notebook好话的，我说一点滥用的可能性。
优点很多答案都说了，Notebook确实很强大，尤其适合Python/Shell/R这些解释型语言，比如我们读入了一个海量的数据库需要花5分钟，那么在编译型语言比如C/Java/Rust里面，每次编译运行都要花5分钟来读这个数据库。这个在实验各种数据处理的时候就非常的令人恼火，但是在notebook里面，这完全不是问题，我们可以复制很多个数据对象，然后一个一个的用来实验。
但是我仍然不太建议用Notebook作为写代码的主力，尤其是初学者。最好是在其他地方，比如Sublime Text、Vim、Pycharm、Rstudio等等先写个框架，分成小块贴到Notebook里面然后填充、调试和运行。
理由是这样的：因为Notebook可以非常的碎片化——比如一个cell就一行或者几行，所以需要写作者拥有较强的自律能力，在写代码的时候有计划的整理和组织cell以形成还不错的代码结构，但是碎片化运行的诱惑实在是太大了。
『我过滤了一下数据，把之前的那一行式子改一下参数再跑一下看看？』
『哎呀，之前写的那个函数应该再加一个argument，然后直接就可以处理现在的数据了』
……
到最后一两百个乱序的Cell，外加从一开始迭代到现在，很多类、函数和方程都已经修改的面目全非，import的库散落各地，连发现了问题想回滚几乎都是不可能的任务，于是怎么办呢？再开一个Notebook，把现在还能用的代码copy过去，重新开始一轮循环……
灵活性是优势，也是诱惑。程序语言社区讨论过为什么LISP这么强大的语言没有统治世界，反而现在的工业语言是C++/Java这种占多数。有一个人说的就非常的发人深省：
当你去写其他语言的时候，是你要扭曲自己来适应其他语言的范式，但是你去写LISP的时候，是LISP扭曲自己在适应你。
然后结果就形成了一个方言众多，极度分裂的LISP社区。
Notebook给个人，尤其是初学者带来的影响也是类似的。如果自身有一套成型的、还不错的编程习惯，那么notebook不会造成太大的影响，反而是锦上添花的利器；但是如果还没有形成自己的习惯，从一上手就用notebook，那需要时常自我约束一下，因为一旦形成了这种修修补补的碎片化的习惯，长期来看对自己的效率负面影响并不可忽视。
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