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Python本身是一門編程語言，應用于Web開發、爬蟲、機器學習等多個領域，但是除了這些，今天千鋒武漢Python培訓小編要告訴你Python大熱的一個學習方向——那就是Python數據分析。
我常常會聽到這樣的問題，“金融分析中，為什么我要學習像Python這樣的編程語言，甚至使用它超過Excel呢？”
在金融領域，Python成為炙手可熱的分析工具，這幾乎已經成為共識。面對Excel和Python，誰更適合數據分析，也確實一直被大家討論。

一、為什么要學習Python？
既然Python在數據分析領域是一個和Excel類似的數據分析工具，二者實現的功能都一樣，為什么還要學Python，把Excel學好不就行了嗎？小編認為學習Python的主要原因有以下幾點：
1．在處理大量數據時，Python的效率高于Excel
當數據量很小的時候，Excel和Python的處理速度基本上差不多，但是當數據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對于海量數據的處理效果要明顯優于Excel。
用Vlookup函數做一個實驗，兩個大小均為23MB的表（6萬行數據），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函數獲取另一個表的數據需要20秒（我的計算機性能參數是I7、8GB內存、256GB固態硬盤），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，但是Python可以。
3．Python可用來做算法模型
雖然你是做數據分析的，但是一些基礎的算法模型還是有必要掌握的，Python可以讓你在懂一些基礎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。
二、為什么要對比Excel學習Python？
Python雖然是一門編程語言，但是在數據分析領域實現的功能和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數據分析去對比學習Python數據分析。
例如數值替換，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中可以通過鼠標點選實現，如下圖所示：Python中則通過具體的代碼實現，如下所示:df.replace(“Excel”,”Python”)#表示將表df中的Excel替換成Python。

我們學習數據分析，并不是孤立的學習Excel或者Python中的操作，而是圍繞整個數據分析的流程：熟悉工具—明確目的—獲取數據—熟悉數據—處理數據—分析數據—得出結論—驗證結論—展示結論，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。
數據分析一定是先有想法然后考慮如何用工具實現，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、雜亂的數據中挖掘到巨大的商業機會，來支撐公司快速發展，不斷增加營收，才能體現數據的真實價值！
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資訊來源：北京千鋒互聯科技有限公司武漢分公司