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excel VS python 谁更适合数据分析?

发布百知教育 来源:学习资讯 2019-09-16

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。


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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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