如何進(jìn)行excel及python的數(shù)據(jù)分析對比

如何進(jìn)行excel及python的數(shù)據(jù)分析對比，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細(xì)講解，有這方面需求的人可以來學(xué)習(xí)下，希望你能有所收獲。

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(shí)一直被大家討論。

excel VS python

excel不用多做介紹，辦公必備的表格工具。關(guān)于python，這里簡單說一下其背景：

python是一門開源的高級編程語言，擁有強(qiáng)大的社區(qū)支持和開發(fā)團(tuán)隊(duì)。這意味著在各個領(lǐng)域，python都有著豐富的第三方工具庫，而且一直不斷更新改進(jìn)。

另一方面，python作為膠水語言，有著簡潔、易讀、流暢、易維護(hù)、模塊化的優(yōu)良特性，并且輕松與其它編程語言及軟件集成。

為什么python更適合用于數(shù)據(jù)分析？有以下幾點(diǎn)理由：

1、分析過程可復(fù)現(xiàn)

使用python做數(shù)據(jù)分析，分析代碼可以保存為腳本，有利于不斷優(yōu)化代碼版本，并且讓改進(jìn)流程更加清晰。

在不改變數(shù)據(jù)源的情況下，代碼輸出的結(jié)果一致，不會隨著時間和人員的變化而出現(xiàn)不同的分析結(jié)果，可復(fù)現(xiàn)性強(qiáng)。

2、更高的效率和擴(kuò)展性

確實(shí)，excel被大多數(shù)人用于數(shù)據(jù)分析，但是面對大數(shù)據(jù)集和復(fù)雜運(yùn)算，excel會把人急瘋。

python在I/O、復(fù)雜計(jì)算、數(shù)據(jù)管道、自動化處理等方面更加快速，而且處理大數(shù)據(jù)的效率遠(yuǎn)高于excel。在性能優(yōu)化方面，python也有更多操作的空間。

3、機(jī)器學(xué)習(xí)

使用python做數(shù)據(jù)分析的最重要原因之一在于機(jī)器學(xué)習(xí)，python擁有豐富且強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)庫。

不光是金融，目前各領(lǐng)域越來越需要機(jī)器學(xué)習(xí)，從業(yè)者使用python可以方便地創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，深入挖掘數(shù)據(jù)中的價值。

比如說，使用自然語言處理可以對媒體網(wǎng)絡(luò)留言評論進(jìn)行文字情緒分析，從而判斷客戶需求和市場規(guī)則。

4、集成性

前面說過，python是一門膠水語言，可以與很多編程語言及應(yīng)用集成。

比方說，python可以連接各種數(shù)據(jù)庫，通過寫入sql語句，對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、寫入、更改的操作。

python還可以連接應(yīng)用程序API，編寫自動化腳本操作應(yīng)用程序，如excel這樣的軟件，python有眾多的庫進(jìn)行連接，十分高效。

在數(shù)據(jù)探索的過程中，python提供pandas這樣的數(shù)據(jù)分析工具，幫助你更清晰快速地進(jìn)行探索分析，并且有大量的可視化庫來做可視化展示。

你可以輕松的讀存xlsx、csv等數(shù)據(jù)格式文件，讓數(shù)據(jù)操作靈活高效。

python作為快速發(fā)展的數(shù)據(jù)分析工具，是未來金融從業(yè)者不得不掌握的技能之一，它的語法對初學(xué)者來說非常平易近人，只要花時間就能輕松掌握。

python與excel相輔相成，優(yōu)劣互補(bǔ)，都有著非常杰出的數(shù)據(jù)分析能力。如果你已經(jīng)在用excel，何不考慮下python呢?

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