python处理excel数据 操控excel,选择Python还是vba？
操控excel,选择Python还是vba？
对于大量数据，建议使用Python。VBA通常将数据存储在内存中。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，如果内存没有释放，电脑也会多用一卡通。VBA一般启动两个CPU核进行数据计算，运算效率较低。现在微软已经停止了VBA的更新，建议大家学习python更方便。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是Python会有更好的发展空间
还有一种更方便的方法，那就是使用power Bi的三个组件进行数据处理，使用power query进行数据处理，使用PowerPivot进行分析查看的优势数据可视化是指学习周期短，数据可以自动刷新，启动时间相对较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了长时间的持续，建议学习python，但是开始的时间会比较长
虽然这种方法可能会产生很快的结果，效率也很高，但是由于所有的组件都是设计好的，所以基本上可以遵循规则，当您遇到问题时，您不能下推和重建组件，只能替换其他组件或更改组合方法；
并且您不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像构建块会崩溃一样，因此，处理10000个级别的数据有点困难；因此excel不能用于建造高层建筑。毕竟，世界上没有用积木建造的高楼。
从数据分析的角度看，Excel的可视化效果较差，数据采集无法与Python相比。这不是Excel的特长，但是Excel在数理统计方面的表现还是很好的
所以当数据量比较小的时候，你想快速得到结果，而且逻辑关系简单，Excel很香
！缺点是您需要能够做任何事情。你需要能够建造墙壁，建造和绘制图纸。自然比excel难学
从效率上讲，处理简单的问题肯定比excel差，但面对复杂的问题，Python的优势可以凸显
有了这堆原材料，你不仅可以建造高楼，还可以建造飞机，船和火箭头，所以人们说，Python是一种通用语言，它可以做任何事情，除了生孩子
另一点是，Python是开源的，至少比matlab（深执迷）好得多
从数据分析的角度来看，Python绝对比excel、数据采集，数据处理和数据分析、可视化都比excel好，当然这只是为了数据分析
当数据量大、逻辑关系复杂时，Python是最佳解决方案
]PS:
当然VBA是另一点。其实我觉得VBA和Python的学习难度并没有太大区别，但是使用起来太难了。让我们看看个人的具体需求。具体的区别将不详细讨论
数据可视化被许多学科视为视觉传达的现代等价物。它包括创建和研究数据的可视化表示。为了清晰有效地传递信息，数据可视化采用了统计图形、图表、信息图形等工具。数字数据可以用点、线或条进行编码，以直观地传递定量信息。有效的可视化帮助用户分析和推断数据和证据。它使复杂数据更易于访问、理解和使用。用户可能有特定的分析任务，例如比较或理解因果关系。图形的设计原则（即显示比较或显示因果关系）遵循该任务。表格通常用于用户查找特定度量的位置，而各种类型的图表用于显示数据中一个或多个变量的模式或关系。
数据可视化不仅是一门艺术，也是一门科学。有人认为它是描述性统计的一个分支，也有人认为它是一种植根于理论的发展工具。互联网活动产生的数据量的增加和环境中传感器数量的增加被称为“大数据”或物联网。这些数据的处理、分析和交流给数据可视化带来了道德和分析上的挑战。被称为数据科学家的数据科学领域和实践者有助于应对这一挑战。
数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化、探索性数据分析和统计图形密切相关。自2000年以来，数据可视化已经成为科学与信息可视化相结合的一个活跃的研究、教学和开发领域。有学者认为，数据可视化的理想状态不仅是传达清晰，更是激发受众的参与和关注。
会用Excel，真的需要再学Python吗？
1. Web应用程序开发
网站后端程序员：用一个网站很容易维护后端服务。
类似的平台，如Gmail、youtube、智湖、豆瓣等
2、网络爬虫
爬虫是一个操作较多的场景，爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧，运行投资策略，爬经适房，抓取各大网站的折扣信息，获得最佳选择；收集并分类社交网络上的演讲，生成情感地图，分析语言习惯；抓取网易云音乐某类歌曲的所有评论，生成word cloud；通过条件过滤得到豆瓣的信息，生成电影、书籍和表格。
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在科学计算领域享有很好的声誉。其简洁明了的语法和丰富的计算工具深受该领域开发人员的喜爱。
4. 数据分析
一般来说，当我们使用爬虫来抓取大量的数据后，我们需要对数据进行分析处理。否则，爬虫将徒劳地爬行，我们的最终目标是分析数据。Python在这方面有非常丰富的数据分析库，可以制作各种图形分析图。也很方便。Python拥有成熟的模块来完成大数据分析所涉及的分布式计算、数据可视化和数据库操作等功能。
5. 自动运维：自动处理大量运维任务
6。游戏开发者：一般嵌入游戏中作为游戏脚本
7。自动测试：作为一个简单的实现脚本编写，在selenium/LR中实现自动化。
8. 网站开发：借助Django和flash框架建立自己的网站。
什么是数据可视化？
这是一个非常好的问题。作为一个it从业者和教育工作者，让我来回答这个问题。
首先，从工业互联网和大数据的发展趋势来看，Python数据分析师的就业前景还是非常广阔的。一方面，数据分析本身的应用场景会越来越多。另一方面，python语言也广泛应用于人工智能领域，因此python数据分析师的发展空间相对较大。
如果你想走Python数据分析师的发展道路，你应该从以下三个方面提高你的职业价值：第一，注意新技术的学习。数据分析技术是一个快速迭代的领域，因此数据分析人员必须跟上技术的发展趋势，尤其要注意算法相关知识的学习。从大技术的角度来看，目前的数据分析方法主要是基于统计学和机器学习。机器学习在数据分析领域的发展潜力比较大，而且机器学习也是人工智能技术体系的重要组成部分，因此必须重视机器学习相关知识的学习和深化。
第二，关注平台的价值。数据分析师要想提升自己的职业价值，不仅要提高自己的技术水平，还要从工作效率方面入手，而提高工作效率更有效的途径就是合理利用平台。工业互联网时代必然是平台时代。数据分析作为大数据平台的一项重要功能，必然会得到平台的大量支持，因此数据分析人员必须重视技术平台的应用。
第三，注重行业知识的积累。数据分析师对行业知识的要求非常高。为了使数据分析在行业中发挥更重要的作用，数据分析人员必须能够根据行业选择和应用技术。
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