會用Excel，真的需要再學Python嗎？雖然這種方法可以快速高效地產(chǎn)生結果，但您基本上可以遵循規(guī)則，因為您使用設計良好的組件。遇到問題時，不能向下推組件并重建它們。您只能替換其他組件或更改組合方法

會用Excel，真的需要再學Python嗎？

雖然這種方法可以快速高效地產(chǎn)生結果，但您基本上可以遵循規(guī)則，因為您使用設計良好的組件。遇到問題時，不能向下推組件并重建它們。您只能替換其他組件或更改組合方法；

而且，您不能使用大量數(shù)據(jù)，因為Excel的邏輯關系太弱，就像構建塊一樣。如果你建的很高，它會倒塌。處理萬級數(shù)據(jù)有點困難，所以Excel不能用來建高層建筑。畢竟，世界上沒有用積木建造的高樓。

從數(shù)據(jù)分析的角度看，Excel的可視化效果較差，數(shù)據(jù)采集無法與Python相比。這不是Excel的特長，但是Excel在數(shù)理統(tǒng)計方面的表現(xiàn)還是很好的

所以當數(shù)據(jù)量比較小的時候，你想快速得到結果，而且邏輯關系簡單，Excel很香

！缺點是您需要能夠做任何事情。你需要能夠建造墻壁，建造和繪制圖紙。自然比excel難學

從效率上講，處理簡單的問題肯定比excel差，但面對復雜的問題，Python的優(yōu)勢可以凸顯

有了這堆原材料，你不僅可以建造高樓，還可以建造飛機，船和火箭頭，所以人們說，Python是一種通用語言，它可以做任何事情，除了生孩子

另一點是，Python是開源的，至少比matlab（深執(zhí)迷）好得多

從數(shù)據(jù)分析的角度來看，Python絕對比excel、數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析、可視化都比excel好，當然這只是為了數(shù)據(jù)分析

當數(shù)據(jù)量大、邏輯關系復雜時，Python是最好的解決方案

]PS:

當然VBA說了另外一件事。事實上，我認為VBA的學習難度和python沒有太大區(qū)別，但是它太難使用了。讓我們看看個人的具體需求。具體區(qū)別在這里不做詳細說明

可以在巨星數(shù)據(jù)庫和獨秀學術搜索中根據(jù)結構和python進行圖書搜索，也可以直接去圖書館查找，有很多，

有哪些用Python語言講算法和數(shù)據(jù)結構的書？

大數(shù)據(jù)結構中的很多組件都是用Java語言編寫的，還有一些是Scala編寫的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark。這些東西更傾向于數(shù)據(jù)工程、數(shù)據(jù)處理和計算。Python語言，包括pandas、numpy、SciPy等數(shù)據(jù)分析擴展包，通過學習使用這些包，可以充分掌握數(shù)據(jù)分析的能力。因此，要學習數(shù)據(jù)分析，建議學習Python而不是大數(shù)據(jù)。

想做數(shù)據(jù)分析是學python還是學大數(shù)據(jù)？

要學習Python數(shù)據(jù)分析，我們需要看看這個主題的目的是什么？

如果你想找工作，你可能需要提前學習一些計算機基礎理論，如數(shù)據(jù)結構、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡技術、算法等基礎學科。當然，更不用說python編程了。

具體的學習步驟：

A.在網(wǎng)上找到一些評價很高的視頻教程。剛開始的時候，你不需要走得太深，只需要對基礎有一個全面的了解。

b.尋找一些經(jīng)典案例進行實踐，泡泡相關技術論壇。

c.找一份可以給你實習機會的工作（事實上，這一步非常困難），剩下的就是管理好你的數(shù)據(jù)分析技術。

d.實戰(zhàn)結束后，高級需要學習線性代數(shù)、大數(shù)據(jù)等

2。如果你想在工作中使用Python數(shù)據(jù)分析（非軟件開發(fā)）：

簡單

A.觀看一些Python編程的視頻教程。

b.在Internet上下載一些數(shù)據(jù)分析示例。首先使用聯(lián)機示例中的數(shù)據(jù)修改分析參數(shù)，然后用自己的數(shù)據(jù)替換它們，因此來回折騰幾次。

c.完成了。

我希望我能幫助你