2022-08-04 11:53来源：m.sf1369.com作者：宇宇
如果只是日常使用，Excel上手更快，使用更方便。对于快捷键的使用也能加速办公效率。Excel可以满足日常90%用户的使用，如果是10%的用户，那么可以使用python，JAVA等工具辅助使用。
python上手难度较高，如果没有学过计算机的基础知识想上手python有较大难度。很多Python的学习者会止步在安装配置、bug处理上，还没进行数据分析就放弃了。
如果想做出各种好看的图表，使用Python可视化类工具，可以只用几行代码就完成了，省时省力，还具有交互功能。如果需要调整也只要修改代码，不用费心费力重新做图。
原则上是那个方便，用着顺手，就用哪个。
如果你平常接触的数据都是10万以内的小数量级，那么其实是可以不学Python的，但如果需要经常处理大数量级的数据，还是有必要学一学Python的。
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数据分析师通常分成两种，一种是应用级数据分析师，另一种是研发级数据分析师，区别就在于是否具备算法设计及实现的能力。
应用级数据分析师通常需要掌握各种数据分析工具，把业务模型映射到数据分析工具上，从而得到数据分析的结果。数据分析工具比较多，比如Excel就是一个传统的数据分析工具，另外还有Minitab、LINGO、JMP等，要想全面掌握这些工具的使用需要具备一定的数学基础和统计学基础。通常做BI的数据分析师还需要进一步掌握数据库的基础知识，但是难度往往并不大。
研发级数据分析师就需要掌握编程知识了，在数据分析领域R、Python、C、MATLAB等语言都有广泛的应用，目前通过Python等语言来完成数据分析也是一个比较常见的做法。其实MATLAB也是一个在数据分析领域占据重要位置的软件（语言），MATLAB功能非常强大。
在大数据时代，通过机器学习的方式实现数据分析是一个比较常见的方式，而Python语言则是一个比较常见的选择，一方面Python语言简单易学，另一方面Python语言具备丰富的库支持，比如Numpy、Scipy、Matplotlib、Sympy、pandas等都是比较常见的库，这些库的使用会极大的降低算法实现的难度。
总之，对于数据分析师来说，如果想在数据分析的道路上走的更远，编程是一定要掌握的，其实编程语言本身并不是数据分析环节中的难点，比如学习Python还是一个比较轻松的过程。
对于基础比较薄弱的学习者来说，从使用工具开始学习数据分析是一个比较现实的选择。
作者简介：中国科学院大学计算机专业研究生导师，从事IT行业多年，研究方向包括动态软件体系结构、大数据、人工智能相关领域，有多年的一线研发经验。
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数据分析是一个迭代探索过程，根据上一步的操作结果，对应进行后续处理。
jupyter notebook，很适合这种操作方式，可以随时参考前面内容，只运行指定步骤。
而直接python文件运行，每次都是从头来，很浪费时间，而且参考不方便。
excel，本身没有python体系大量的库，而且编程环境不够强大。
建议使用pycharm专业版，进行数据分析工作，开发环境支持jupyter，同时语言自动提示，大幅提供编程效率。
Jupyter Notebook有个很大的好处是它可以分布执行，并且每一步的执行结果都可以停留在页面上。这样潜移默化的等于帮你做了单元测试，减少因为某一个小步骤的错误，而导致后面代码方向的问题。
我觉得非常有必要，虽然程序员可以用编程的手段实现任何excel的功能，因为如果精通了excel，可以迅速的用excel处理测试数据，迅速找出编程中的数据错误，另外一方面，当客户数据比较多的时候，出现数据错误，用excel来查找也能事半功倍！
不需要呀，excel 能算的，python 都能算，而且更灵活，功能更强大，excel 适合非程序员使用
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首先非常感谢在这里能为你解答这个问题，让我带领你们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。
这么说吧，我不是专职数据分析师，同城物流行业，平时处理数据工作的主要流程是这样子的：
数据获取，一般用SQL，BI后台等；
简单数据处理，一般用excel可以搞定，如果要做成常态化数据跟踪模板，长期的在bi上做，中短期的在excel上做就行了
如果涉及到较为复杂的数据分析和挖掘，就得用上python了，python做数据分析和挖掘、数据可视化非常好用，R也不错，如果python精通了的话，可以学习一下R。
在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
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没有吧office的excel大部分功能都可以用函数解决，宏应对一些复杂操作，一般财务 或者做数据分析的用的多一点
python去处理多此一举
