操控excel,選擇Python還是vba？對于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割，計算機配置不高時，會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒有釋放，電腦也

操控excel,選擇Python還是vba？

對于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。當(dāng)數(shù)據(jù)沒有分割，計算機配置不高時，會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，如果內(nèi)存沒有釋放，電腦也會多用一卡通。VBA一般啟動兩個CPU核進(jìn)行數(shù)據(jù)計算，運算效率較低?，F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止了VBA的更新，建議大家學(xué)習(xí)python更方便。如果只操作excel，兩種學(xué)習(xí)難度相差不大，但是Python會有更好的發(fā)展空間

還有一種更方便的方法，那就是使用power Bi的三個組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使用power query進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，使用PowerPivot進(jìn)行分析查看的優(yōu)勢數(shù)據(jù)可視化是指學(xué)習(xí)周期短，數(shù)據(jù)可以自動刷新，啟動速度較快。使用這種方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。當(dāng)然，為了長期的可持續(xù)性，更建議學(xué)習(xí)Python，但起步周期會比較長

數(shù)據(jù)可視化并不是一項新技術(shù)，只是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)可視化也在不斷演進(jìn)。特別是隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的可視化分析越來越受到人們的重視。通過建立數(shù)據(jù)倉庫，實現(xiàn)企業(yè)多源數(shù)據(jù)的集成，并基于數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值，它為企業(yè)經(jīng)營決策和戰(zhàn)略分析提供了數(shù)據(jù)支持，因此未來的數(shù)據(jù)可視化仍有很大的發(fā)展前景，特別是基于大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，以數(shù)據(jù)采集和處理為核心的交互式數(shù)據(jù)可視化必將在各行各業(yè)廣受歡迎生命的意義。

數(shù)據(jù)報表是企業(yè)運營中數(shù)據(jù)管理的重要手段。目前，許多企業(yè)通過Excel建立數(shù)據(jù)報表。然而，隨著數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商務(wù)Bi等手段的發(fā)展，報表開發(fā)逐漸轉(zhuǎn)向平臺化，通過平臺配置可以快速生成數(shù)據(jù)報表，實現(xiàn)線上線下的實時交互。同時，通過建立企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，將數(shù)據(jù)可視化分析與數(shù)據(jù)報表相結(jié)合，使數(shù)據(jù)報表更加靈活多樣，更加貼近企業(yè)業(yè)務(wù)。

數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)報告不是新技術(shù)，但隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，它們正在迅速發(fā)展。它們通過整合大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等手段不斷升級，在企業(yè)運營、管理、決策、分析等方面提供更加全面的支持。因此，它們的發(fā)展前景比較廣闊。

怎么看待數(shù)據(jù)可視化這個行業(yè)以及BI報表開發(fā)的前景？

答案是肯定的，肯定的。大專有什么問題？不要限制自己。

如果你想去互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，先把自己打包，因為互聯(lián)網(wǎng)還是很重視教育的；但是如果你想去傳統(tǒng)行業(yè)先做，也是一個好辦法。

你說你不能編程，所以完全可以。事實上，即使你會編程，你也不會在實際工作中使用它。很少有人真正使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。他們可以對其進(jìn)行建模并在業(yè)務(wù)上加以利用。

為什么企業(yè)需要數(shù)據(jù)分析師？試想一個跨部門擁有海量數(shù)據(jù)的企業(yè)，如何提取有效的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為清晰的圖表，呈現(xiàn)給管理者進(jìn)行決策？這是需要數(shù)據(jù)分析師的地方。

分析師玩數(shù)據(jù)庫，建立數(shù)據(jù)倉庫，使用Bi可視化工具獲取全局?jǐn)?shù)據(jù)視圖，分析過去的性能，了解當(dāng)前的問題并預(yù)測企業(yè)的未來發(fā)展，并將最終結(jié)果呈現(xiàn)給企業(yè)管理者以輔助決策。

分析師需要掌握哪些技能？

SQL非常重要，您的SQL查詢能力直接決定您能否得到一份工作，是的，得到一份工作。因為有不同的改進(jìn)方法，比如ETL開發(fā)、數(shù)據(jù)倉庫開發(fā)、報表等等，但是首先要通過這一行的門檻，那就是SQL。

DW（數(shù)據(jù)倉庫）提高了我們的查詢能力，確保了數(shù)據(jù)的安全性。數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)可以根據(jù)需要排列成不同的模型。

以finebi為例，它不僅可以拖放形成圖表，還可以連接各種數(shù)據(jù)源，進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、清洗、建模、發(fā)布和共享。！EXCEL其實是很好做的基礎(chǔ)，特別是對于金融公司來說。

不會Python只會Bi工具，可以從事數(shù)據(jù)分析師嗎？

感謝您的邀請

！數(shù)據(jù)分析員通常分為兩種類型，一種是應(yīng)用級數(shù)據(jù)分析員，另一種是研發(fā)級數(shù)據(jù)分析員。區(qū)別在于他們是否具有算法設(shè)計和實現(xiàn)的能力。

應(yīng)用級數(shù)據(jù)分析師通常需要掌握各種數(shù)據(jù)分析工具，將業(yè)務(wù)模型映射到數(shù)據(jù)分析工具，從而得到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。數(shù)據(jù)分析工具很多，如傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具Excel、Minitab、lingo、JMP等。為了充分掌握這些工具的使用，我們需要有一定的數(shù)理統(tǒng)計基礎(chǔ)。通常，BI數(shù)據(jù)分析人員需要進(jìn)一步掌握數(shù)據(jù)庫的基本知識，但難度往往不大。

研發(fā)級數(shù)據(jù)分析師需要掌握編程知識。R、 python、C、MATLAB等語言廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。目前，通過Python等語言完成數(shù)據(jù)分析是一種常見的做法。事實上，Matlab也是一種在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域占有重要地位的軟件（語言），其功能非常強大。

在大數(shù)據(jù)時代，通過機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析是一種常見的方式，python語言是一種常見的選擇。一方面python語言易學(xué)，另一方面python語言有豐富的庫支持，如numpy、SciPy、Matplotlib、symmetry、pandas等。這些庫的使用將大大提高算法的實現(xiàn)難度。

簡而言之，對于數(shù)據(jù)分析師來說，如果他們想在數(shù)據(jù)分析的道路上走得更遠(yuǎn)，就必須掌握編程。事實上，編程語言本身并不是數(shù)據(jù)分析的難點。例如，學(xué)習(xí)Python仍然是一個相對容易的過程。！對于基礎(chǔ)薄弱的學(xué)習(xí)者來說，開始使用工具學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析是一個現(xiàn)實的選擇。