python金融数据分析案例 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，为了长期的可持续性，建议学习python，但是开始的时间会比较长

这是一个很好的问题。作为一名it从业者，同时我也是一名教育家。让我给你一个答案。

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。

python数据分析师的就业前景如何？

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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