python数据分析与可视化 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，启动速度较快。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，更建议学习python，但是起步周期会比较长

对于python的学习者来说，他们需要掌握以下技术

网络编程。网络编程在生活和发展中无处不在。哪里有通信，哪里就有网络。它可以称为一切发展的“基石”。对于所有的编程开发人员来说，我们必须知道它是什么，为什么是这样，所以网络部分将从协议、包、解包等底层进行深入的分析。

2. 爬虫开发。所有网络数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集和处理。爬虫开发项目包括跨越式反爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并对scrapy框架的源代码进行分析，了解其原理，实现定制的爬虫框架。

3. 网络开发。Web开发包括前端和后端两部分。前端部分将您从“黑白”带到“彩色”世界，而动态网页的后端部分则是手工开发的。它需要你从10行代码到n百万行代码来实现和使用你自己的微网框架。对框架的解释涵盖了数据、组件、安全性和其他领域的知识。它可以从底层了解其工作原理，控制任何行业主流的web框架环境。

4. It自动化发展。It运维自动化是根据It服务需求，将静态设备结构转化为动态弹性响应的一组策略。目的是减少人工干预，降低人员成本和出错概率。从设计层面、框架选择、灵活性、可扩展性、故障处理，以及如何优化与各大互联网公司的实际案例的联系，如fortress machine、CMDB、全网监控、主机管理等，可以带您开发出企业中最常用的项目。财务分析。财务分析包括学习财务知识和python相关模块。它带你从金融小白到量化交易策略的发展。学习内容包括numpypandasSciPy数据分析模块和其他常用的金融分析策略，如“双倍移动平均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“双刺交易策略”等，让梦想成真，进入金融行业不再是梦想。

6. 人工智能机器学习。随着人工智能时代的到来，首先介绍了深度机器学习课程。它包括机器学习的基本概念和公共知识，如分类、聚类、回归、神经网络和公共类库，并根据周围的事件作为案例，逐步经过预处理、建模、训练、评价和参数化。人工智能是未来科学技术发展的新趋势。Python作为最重要的编程语言，必将有很好的发展前景。现在也是学习python的好机会。

从事python后端需要学什么技术？

感谢您的邀请

！作为IT行业从业者和计算机专业教育者，让我回答这个问题。

首先，如果您从学习Python语言本身的角度出发，您不需要配置太高的计算机。普通办公电脑完全可以满足要求，或者大部分在售笔记本电脑都可以满足基本的学习要求。

但是，学习Python通常必须有明确的学习方向。不同的学习方向在计算机配置上仍有一些具体的要求。目前Python的主要学习方向包括web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发，其中大数据开发和人工智能开发对计算机配置仍有一定的要求。

大数据领域的发展通常对计算机内存有更高的要求。一个重要原因是，大数据平台通常对内存有更高的要求。很多大数据平台至少需要8g内存，而一些商业大数据平台对内存的要求更高。因此，如果你想学习Python，从事大数据开发，就需要配置一个内存，计算机越大越好。另外，对于初学者来说，通常需要通过虚拟机在自己的计算机上构建伪分布式集群，这对内存容量提出了更高的要求。

人工智能的发展通常需要一个强大的GPU，所以如果你想学习Python进行机器学习（深度学习）、计算机视觉等方面的开发，就必须配备一个更好的显示卡，这样会大大提高实验速度。另外，人工智能的发展方向对CPU和内存也有一定的要求。

最后，在硬盘的配置上，最好选择速度更快的固态盘，而且容量不需要太大。

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