操控excel,選擇Python還是vba？對(duì)于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒(méi)有分割，計(jì)算機(jī)配置不高時(shí)，會(huì)出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒(méi)有釋放，電腦也

操控excel,選擇Python還是vba？

對(duì)于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒(méi)有分割，計(jì)算機(jī)配置不高時(shí)，會(huì)出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒(méi)有釋放，電腦也會(huì)多用一卡通。VBA一般啟動(dòng)兩個(gè)CPU核進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，運(yùn)算效率較低。現(xiàn)在微軟已經(jīng)停止了VBA的更新，建議大家學(xué)習(xí)python更方便。如果只操作excel，兩種學(xué)習(xí)難度相差不大，但是Python會(huì)有更好的發(fā)展空間

還有一種更方便的方法，那就是使用power Bi的三個(gè)組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使用power query進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使用PowerPivot進(jìn)行分析查看的優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)可視化是指學(xué)習(xí)周期短，數(shù)據(jù)可以自動(dòng)刷新，啟動(dòng)時(shí)間相對(duì)較快。使用這種方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。當(dāng)然，為了長(zhǎng)時(shí)間的持續(xù)，建議學(xué)習(xí)python，但是開(kāi)始的時(shí)間會(huì)比較長(zhǎng)

雖然這種方法可能會(huì)產(chǎn)生很快的結(jié)果，效率也很高，但是由于所有的組件都是設(shè)計(jì)好的，所以基本上可以遵循規(guī)則，當(dāng)您遇到問(wèn)題時(shí)，您不能下推和重建組件，只能替換其他組件或更改組合方法；

并且您不能使用大量數(shù)據(jù)，因?yàn)镋xcel的邏輯關(guān)系太弱，就像構(gòu)建塊會(huì)崩潰一樣，因此，處理10000個(gè)級(jí)別的數(shù)據(jù)有點(diǎn)困難；因此excel不能用于建造高層建筑。畢竟，世界上沒(méi)有用積木建造的高樓。

從數(shù)據(jù)分析的角度看，Excel的可視化效果較差，數(shù)據(jù)采集無(wú)法與Python相比。這不是Excel的特長(zhǎng)，但是Excel在數(shù)理統(tǒng)計(jì)方面的表現(xiàn)還是很好的

所以當(dāng)數(shù)據(jù)量比較小的時(shí)候，你想快速得到結(jié)果，而且邏輯關(guān)系簡(jiǎn)單，Excel很香

！缺點(diǎn)是您需要能夠做任何事情。你需要能夠建造墻壁，建造和繪制圖紙。自然比excel難學(xué)

從效率上講，處理簡(jiǎn)單的問(wèn)題肯定比excel差，但面對(duì)復(fù)雜的問(wèn)題，Python的優(yōu)勢(shì)可以凸顯

有了這堆原材料，你不僅可以建造高樓，還可以建造飛機(jī)，船和火箭頭，所以人們說(shuō)，Python是一種通用語(yǔ)言，它可以做任何事情，除了生孩子

另一點(diǎn)是，Python是開(kāi)源的，至少比matlab（深執(zhí)迷）好得多

從數(shù)據(jù)分析的角度來(lái)看，Python絕對(duì)比excel、數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析、可視化都比excel好，當(dāng)然這只是為了數(shù)據(jù)分析

當(dāng)數(shù)據(jù)量大、邏輯關(guān)系復(fù)雜時(shí)，Python是最佳解決方案

]PS:

當(dāng)然VBA是另一點(diǎn)。其實(shí)我覺(jué)得VBA和Python的學(xué)習(xí)難度并沒(méi)有太大區(qū)別，但是使用起來(lái)太難了。讓我們看看個(gè)人的具體需求。具體的區(qū)別將不詳細(xì)討論

數(shù)據(jù)可視化被許多學(xué)科視為視覺(jué)傳達(dá)的現(xiàn)代等價(jià)物。它包括創(chuàng)建和研究數(shù)據(jù)的可視化表示。為了清晰有效地傳遞信息，數(shù)據(jù)可視化采用了統(tǒng)計(jì)圖形、圖表、信息圖形等工具。數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)可以用點(diǎn)、線(xiàn)或條進(jìn)行編碼，以直觀地傳遞定量信息。有效的可視化幫助用戶(hù)分析和推斷數(shù)據(jù)和證據(jù)。它使復(fù)雜數(shù)據(jù)更易于訪問(wèn)、理解和使用。用戶(hù)可能有特定的分析任務(wù)，例如比較或理解因果關(guān)系。圖形的設(shè)計(jì)原則（即顯示比較或顯示因果關(guān)系）遵循該任務(wù)。表格通常用于用戶(hù)查找特定度量的位置，而各種類(lèi)型的圖表用于顯示數(shù)據(jù)中一個(gè)或多個(gè)變量的模式或關(guān)系。

數(shù)據(jù)可視化不僅是一門(mén)藝術(shù)，也是一門(mén)科學(xué)。有人認(rèn)為它是描述性統(tǒng)計(jì)的一個(gè)分支，也有人認(rèn)為它是一種植根于理論的發(fā)展工具?；ヂ?lián)網(wǎng)活動(dòng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量的增加和環(huán)境中傳感器數(shù)量的增加被稱(chēng)為“大數(shù)據(jù)”或物聯(lián)網(wǎng)。這些數(shù)據(jù)的處理、分析和交流給數(shù)據(jù)可視化帶來(lái)了道德和分析上的挑戰(zhàn)。被稱(chēng)為數(shù)據(jù)科學(xué)家的數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域和實(shí)踐者有助于應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)可視化與信息圖形、信息可視化、科學(xué)可視化、探索性數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)圖形密切相關(guān)。自2000年以來(lái)，數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)成為科學(xué)與信息可視化相結(jié)合的一個(gè)活躍的研究、教學(xué)和開(kāi)發(fā)領(lǐng)域。有學(xué)者認(rèn)為，數(shù)據(jù)可視化的理想狀態(tài)不僅是傳達(dá)清晰，更是激發(fā)受眾的參與和關(guān)注。

會(huì)用Excel，真的需要再學(xué)Python嗎？

1. Web應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)

網(wǎng)站后端程序員：用一個(gè)網(wǎng)站很容易維護(hù)后端服務(wù)。

類(lèi)似的平臺(tái)，如Gmail、youtube、智湖、豆瓣等

2、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

爬蟲(chóng)是一個(gè)操作較多的場(chǎng)景，爬蟲(chóng)獲取或處理大量信息：批量下載美劇，運(yùn)行投資策略，爬經(jīng)適房，抓取各大網(wǎng)站的折扣信息，獲得最佳選擇；收集并分類(lèi)社交網(wǎng)絡(luò)上的演講，生成情感地圖，分析語(yǔ)言習(xí)慣；抓取網(wǎng)易云音樂(lè)某類(lèi)歌曲的所有評(píng)論，生成word cloud；通過(guò)條件過(guò)濾得到豆瓣的信息，生成電影、書(shū)籍和表格。

3. 艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾。Python在科學(xué)計(jì)算領(lǐng)域享有很好的聲譽(yù)。其簡(jiǎn)潔明了的語(yǔ)法和豐富的計(jì)算工具深受該領(lǐng)域開(kāi)發(fā)人員的喜愛(ài)。

4. 數(shù)據(jù)分析

一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)我們使用爬蟲(chóng)來(lái)抓取大量的數(shù)據(jù)后，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。否則，爬蟲(chóng)將徒勞地爬行，我們的最終目標(biāo)是分析數(shù)據(jù)。Python在這方面有非常豐富的數(shù)據(jù)分析庫(kù)，可以制作各種圖形分析圖。也很方便。Python擁有成熟的模塊來(lái)完成大數(shù)據(jù)分析所涉及的分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)庫(kù)操作等功能。

5. 自動(dòng)運(yùn)維：自動(dòng)處理大量運(yùn)維任務(wù)

6。游戲開(kāi)發(fā)者：一般嵌入游戲中作為游戲腳本

7。自動(dòng)測(cè)試：作為一個(gè)簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)腳本編寫(xiě)，在selenium/LR中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

8. 網(wǎng)站開(kāi)發(fā)：借助Django和flash框架建立自己的網(wǎng)站。

什么是數(shù)據(jù)可視化？

這是一個(gè)非常好的問(wèn)題。作為一個(gè)it從業(yè)者和教育工作者，讓我來(lái)回答這個(gè)問(wèn)題。

首先，從工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，Python數(shù)據(jù)分析師的就業(yè)前景還是非常廣闊的。一方面，數(shù)據(jù)分析本身的應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)越來(lái)越多。另一方面，python語(yǔ)言也廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域，因此python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展空間相對(duì)較大。

如果你想走Python數(shù)據(jù)分析師的發(fā)展道路，你應(yīng)該從以下三個(gè)方面提高你的職業(yè)價(jià)值：第一，注意新技術(shù)的學(xué)習(xí)。數(shù)據(jù)分析技術(shù)是一個(gè)快速迭代的領(lǐng)域，因此數(shù)據(jù)分析人員必須跟上技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)，尤其要注意算法相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)。從大技術(shù)的角度來(lái)看，目前的數(shù)據(jù)分析方法主要是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展?jié)摿Ρ容^大，而且機(jī)器學(xué)習(xí)也是人工智能技術(shù)體系的重要組成部分，因此必須重視機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)和深化。

第二，關(guān)注平臺(tái)的價(jià)值。數(shù)據(jù)分析師要想提升自己的職業(yè)價(jià)值，不僅要提高自己的技術(shù)水平，還要從工作效率方面入手，而提高工作效率更有效的途徑就是合理利用平臺(tái)。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代必然是平臺(tái)時(shí)代。數(shù)據(jù)分析作為大數(shù)據(jù)平臺(tái)的一項(xiàng)重要功能，必然會(huì)得到平臺(tái)的大量支持，因此數(shù)據(jù)分析人員必須重視技術(shù)平臺(tái)的應(yīng)用。

第三，注重行業(yè)知識(shí)的積累。數(shù)據(jù)分析師對(duì)行業(yè)知識(shí)的要求非常高。為了使數(shù)據(jù)分析在行業(yè)中發(fā)揮更重要的作用，數(shù)據(jù)分析人員必須能夠根據(jù)行業(yè)選擇和應(yīng)用技術(shù)。