Python本身是一門編程語言，應(yīng)用于Web開發(fā)、爬蟲、機器學(xué)習(xí)等多個領(lǐng)域，但是除了這些，今天小編要告訴你Python大熱的一個學(xué)習(xí)方向——那就是Python數(shù)據(jù)分析。

我常常會聽到這樣的問題，“金融分析中，為什么我要學(xué)習(xí)像Python這樣的編程語言，甚至使用它超過Excel呢？”在金融領(lǐng)域，Python成為炙手可熱的分析工具，這幾乎已經(jīng)成為共識。面對Excel和Python，誰更適合數(shù)據(jù)分析，也確實一直被大家討論。

為什么要學(xué)習(xí)Python

既然Python在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域是一個和Excel類似的數(shù)據(jù)分析工具，二者實現(xiàn)的功能都一樣，為什么還要學(xué)Python，把Excel學(xué)好不就行了嗎？小編認為學(xué)習(xí)Python的主要原因有以下幾點：

1．在處理大量數(shù)據(jù)時，Python的效率高于Excel

當(dāng)數(shù)據(jù)量很小的時候，Excel和Python的處理速度基本上差不多，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量較大或者公式嵌套太多時，Excel就會變得很慢，這個時候怎么辦呢？我們可以使用Python，Python對于海量數(shù)據(jù)的處理效果要明顯優(yōu)于Excel。

用Vlookup函數(shù)做一個實驗，兩個大小均為23MB的表（6萬行數(shù)據(jù)），在未作任何處理、沒有任何公式嵌套之前，Excel中直接在一個表中用Vlookup函數(shù)獲取另一個表的數(shù)據(jù)需要20秒（我的計算機性能參數(shù)是I7、8GB內(nèi)存、256GB固態(tài)硬盤），配置稍微差點的計算機可能打開這個表都很難。但是用Python實現(xiàn)上述過程只需要580毫秒，即0.58秒，是Excel效率的34倍。

2．Python可以輕松實現(xiàn)自動化

你可能會說Excel的VBA也可以自動化，但是VBA主要還是基于Excel內(nèi)部的自動化，一些其他方面的自動化VBA就做不了，比如你要針對本地某一文件夾下面的文件名進行批量修改，VBA就不能實現(xiàn)，但是Python可以。

3．Python可用來做算法模型

雖然你是做數(shù)據(jù)分析的，但是一些基礎(chǔ)的算法模型還是有必要掌握的，Python可以讓你在懂一些基礎(chǔ)的算法原理的情況下就能搭建一些模型，比如你可以使用聚類算法搭建一個模型去對用戶進行分類。

為什么要對比Excel學(xué)習(xí)Python

Python雖然是一門編程語言，但是在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)的功能和Excel的基本功能一樣，而Excel又是大家比較熟悉、容易上手的軟件，所以可以通過Excel數(shù)據(jù)分析去對比學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)分析。例如數(shù)值替換，即把一個值替換成另一個值， 對把“Excel”替換成“Python”這一要求，在Excel中可以通過鼠標(biāo)點選實現(xiàn)。

我們學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，并不是孤立的學(xué)習(xí)Excel或者Python中的操作，而是圍繞整個數(shù)據(jù)分析的流程：熟悉工具—明確目的—獲取數(shù)據(jù)—熟悉數(shù)據(jù)—處理數(shù)據(jù)—分析數(shù)據(jù)—得出結(jié)論—驗證結(jié)論—展示結(jié)論，告訴你每一個過程都會用到什么操作，這些操作用Excel和Python分別怎么實現(xiàn)。

數(shù)據(jù)分析一定是先有想法然后考慮如何用工具實現(xiàn)，而不是剛開始就陷入記憶工具的使用方法中。

有通過正確的分析手段，從海量、雜亂的數(shù)據(jù)中挖掘到巨大的商業(yè)機會，來支撐公司快速發(fā)展，不斷增加營收，才能體現(xiàn)數(shù)據(jù)的真實價值！因此，99%的公司都特別需要優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師，而且給的薪資都非常高，字節(jié)跳動就給出30000元月薪起步！

對于還沒畢業(yè)或者剛剛工作的大學(xué)生來說，要真正接觸核心業(yè)務(wù)，具備高階的數(shù)據(jù)分析能力就很不現(xiàn)實！

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