Ответ
Python эффективен для обработки данных (Pandas, NumPy), визуализации (Matplotlib, Seaborn), работы с API (requests), автоматизации отчётов и ETL-процессов. Также полезен для сложных вычислений, машинного обучения (scikit-learn) и ad-hoc анализа.
Пример:
import pandas as pd
# Загрузка и агрегация данных
df = pd.read_csv('data.csv')
result = df.groupby('category')['sales'].sum().reset_index()
# Визуализация
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(result['category'], result['sales'])
plt.show()Использую, когда нужна гибкость, работа с большими объёмами данных или интеграция с другими инструментами. Для простых SQL-запросов или быстрых отчётов иногда удобнее BI-инструменты.