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Excel VS Python 誰更適合數據分析?

來源:奇酷教育 發表于:

Excel VS Python 誰更適合數據分析?

  excel VS python誰更適合做數據分析?
 
  excel不用多做介紹,辦公必備的表格工具。關于python,這里簡單說一下其背景:
 
  python是一門開源的高級編程語言,擁有強大的社區支持和開發團隊。這意味著在各個領域,python都有著豐富的第三方工具庫,而且一直不斷更新改進。
 
  另一方面,python作為膠水語言,有著簡潔、易讀、流暢、易維護、模塊化的優良特性,并且輕松與其它編程語言及軟件集成。
 
  為什么python更適合用于數據分析?有以下幾點理由:
 
  1、分析過程可復現
 
  使用python做數據分析,分析代碼可以保存為腳本,有利于不斷優化代碼版本,并且讓改進流程更加清晰。
 
  在不改變數據源的情況下,代碼輸出的結果一致,不會隨著時間和人員的變化而出現不同的分析結果,可復現性強。
 
  2、更高的效率和擴展性
 
  確實,excel被大多數人用于數據分析,但是面對大數據集和復雜運算,excel會把人急瘋。
 
  python在I/O、復雜計算、數據管道、自動化處理等方面更加快速,而且處理大數據的效率遠高于excel。在性能優化方面,python也有更多操作的空間。
 
  3、機器學習
 
  使用python做數據分析的最重要原因之一在于機器學習,python擁有豐富且強大的機器學習、深度學習庫。
 
  不光是金融,目前各領域越來越需要機器學習,從業者使用python可以方便地創建機器學習模型,深入挖掘數據中的價值。
 
  比如說,使用自然語言處理可以對媒體網絡留言評論進行文字情緒分析,從而判斷客戶需求和市場規則。
 
  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用集成。
 
  比方說,python可以連接各種數據庫,通過寫入sql語句,對數據庫數據進行提取、寫入、更改的操作。
 
  python還可以連接應用程序API,編寫自動化腳本操作應用程序,如excel這樣的軟件,python有眾多的庫進行連接,十分高效。
 
  在數據探索的過程中,python提供pandas這樣的數據分析工具,幫助你更清晰快速地進行探索分析,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等數據格式文件,讓數據操作靈活高效。
 
  總結
 
  python作為快速發展的數據分析工具,是未來金融從業者不得不掌握的技能之一,它的語法對初學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,優劣互補,都有著非常杰出的數據分析能力。如果你已經在用excel,何不考慮下python呢?
 
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