python编程是啥 会用Excel，真的需要再学Python吗？

会用Excel，真的需要再学Python吗？

虽然这种方法可以快速高效地产生结果，但您基本上可以遵循规则，因为您使用设计良好的组件。遇到问题时，不能向下推组件并重建它们。您只能替换其他组件或更改组合方法；

而且，您不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像构建块一样。如果你建的很高，它会倒塌。处理万级数据有点困难，所以Excel不能用来建高层建筑。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是最好的解决方案

]PS:

当然VBA说了另外一件事。事实上，我认为VBA的学习难度和python没有太大区别，但是它太难使用了。让我们看看个人的具体需求。具体区别在这里不做详细说明

可以在巨星数据库和独秀学术搜索中根据结构和python进行图书搜索，也可以直接去图书馆查找，有很多，

有哪些用Python语言讲算法和数据结构的书？

大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。

想做数据分析是学python还是学大数据？

要学习Python数据分析，我们需要看看这个主题的目的是什么？

如果你想找工作，你可能需要提前学习一些计算机基础理论，如数据结构、操作系统、网络技术、算法等基础学科。当然，更不用说python编程了。

具体的学习步骤：

A.在网上找到一些评价很高的视频教程。刚开始的时候，你不需要走得太深，只需要对基础有一个全面的了解。

b.寻找一些经典案例进行实践，泡泡相关技术论坛。

c.找一份可以给你实习机会的工作（事实上，这一步非常困难），剩下的就是管理好你的数据分析技术。

d.实战结束后，高级需要学习线性代数、大数据等

2。如果你想在工作中使用Python数据分析（非软件开发）：

简单

A.观看一些Python编程的视频教程。

b.在Internet上下载一些数据分析示例。首先使用联机示例中的数据修改分析参数，然后用自己的数据替换它们，因此来回折腾几次。

c.完成了。

我希望我能帮助你

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