利用python进行数据分析 Python语言为什么近几年越来越火？

Python语言为什么近几年越来越火？

近年来，Python的发展主要是由机器学习的发展推动的。Python是一种非常先进和简洁的编程语言。它可以直接面向数据结构和数学计算编程。而与机器学习相关的第三方库尤为完备。这个社区非常成熟。

另一个原因是Python非常简单易用，适合系统维护。它比贝壳更有表现力。

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，电脑也会多卡。VBA一般启动两个CPU核进行数据计算，运算效率较低。现在微软已经停止更新VBA了，更建议大家学习python。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是Python的开发空间会更好

另一种更方便的方法是使用power Bi的三个组件进行数据处理，power query进行数据处理，PowerPivot进行分析，power Bi进行数据处理的优点数据可视化的主要观点是学习周期短，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，为了长期的可持续性，建议学习Python，但是开始的时间会比较长

学习回归分析时，小编发现很多因素都不适合，可以肯定的是不同历史时期所涉及的变量太大，各因素本身的权重差别很大，个别因素的增减也差别很大。所以在那个时候，有些理论被否定了。

作为一个公式化的理论，它不如估计准确。

在预测方面，我们应该少做长期预测。如果你看看早期用所谓的高级软件所作的一些长期预测，你会发现它们与实际情况有很大的不同（有点夸张）。因此，对于长期预测，只做趋势的定性预测更为合理。

对于中短期预测，我们可以利用均值、同比变化、逐月变化、季节特征等因素进行近似预测，更加可靠。

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