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。
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