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Python终将取代Excel,2020年一定要考个Python二级

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发表于 2020-3-4 08:29:04 | 显示全部楼层 |阅读模式
首先,根据标题我们来思考一个问题:当Python的功能越来越强大,学的人越来越多,公司是否更看重编程能力? 招聘是否会明确要求熟练掌握Python而不是办公软件? 亦或现在是否应该放弃考二级证去考Python二级?


在数据领域,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。
正在学习Python的小伙伴或者打算学习的,可以私信小编 “ 88 ”领取资料!
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

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?|

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 楼主| 发表于 2020-3-4 08:49:14 | 显示全部楼层
Python,打包好的c++,c。算法,才是灵魂。语言都是规定。
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 楼主| 发表于 2020-3-4 09:08:51 | 显示全部楼层
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 楼主| 发表于 2020-3-4 09:28:42 | 显示全部楼层
如果是国产的就立马用起来了。
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