我常常会听到这样的问题，“金融分析中，为什么我要学习像python这样的编程语言，甚至使用它超过excel呢？”

在金融领域，python成为炙手可热的分析工具，这几乎已经成为共识。面对excel和python，谁更适合数据分析，也确实一直被大家讨论。

excel VS python

excel不用多做介绍，办公必备的表格工具。关于python，这里简单说一下其背景：

python是一门开源的高级编程语言，拥有强大的社区支持和开发团队。这意味着在各个领域，python都有着丰富的第三方工具库，而且一直不断更新改进。

另一方面，python作为胶水语言，有着简洁、易读、流畅、易维护、模块化的优良特性，并且轻松与其它编程语言及软件集成。

为什么python更适合用于数据分析？有以下几点理由：

1、分析过程可复现

使用python做数据分析，分析代码可以保存为脚本，有利于不断优化代码版本，并且让改进流程更加清晰。

在不改变数据源的情况下，代码输出的结果一致，不会随着时间和人员的变化而出现不同的分析结果，可复现性强。

2、更高的效率和扩展性

确实，excel被大多数人用于数据分析，但是面对大数据集和复杂运算，excel会把人急疯。

python在I/O、复杂计算、数据管道、自动化处理等方面更加快速，而且处理大数据的效率远高于excel。在性能优化方面，python也有更多操作的空间。

3、机器学习

使用python做数据分析的最重要原因之一在于机器学习，python拥有丰富且强大的机器学习、深度学习库。

不光是金融，目前各领域越来越需要机器学习，从业者使用python可以方便地创建机器学习模型，深入挖掘数据中的价值。

比如说，使用自然语言处理可以对媒体网络留言评论进行文字情绪分析，从而判断客户需求和市场规则。

4、集成性

前面说过，python是一门胶水语言，可以与很多编程语言及应用集成。

比方说，python可以连接各种数据库，通过写入sql语句，对数据库数据进行提取、写入、更改的操作。

python还可以连接应用程序API，编写自动化脚本操作应用程序，如excel这样的软件，python有众多的库进行连接，十分高效。

在数据探索的过程中，python提供pandas这样的数据分析工具，帮助你更清晰快速地进行探索分析，并且有大量的可视化库来做可视化展示。

你可以轻松的读存xlsx、csv等数据格式文件，让数据操作灵活高效。

总结

python作为快速发展的数据分析工具，是未来金融从业者不得不掌握的技能之一，它的语法对初学者来说非常平易近人，只要花时间就能轻松掌握。

python与excel相辅相成，优劣互补，都有着非常杰出的数据分析能力。如果你已经在用excel，何不考虑下python呢?

注释：内容来源于微信公众号Python大数据分析

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