理由:
(1)大公司不讓用python,連自己下載安裝軟件都不行。想裝個谷歌瀏覽器還得找IT部申請,太麻煩,索性就用電腦自帶的edge了。
(2)普及率和基礎技能差異:Excel幾乎是每臺電腦的標配...
理由:
(1)大公司不讓用python,連自己下載安裝軟件都不行。想裝個谷歌瀏覽器還得找IT部申請,太麻煩,索性就用電腦自帶的edge了。
(2)普及率和基礎技能差異:Excel幾乎是每臺電腦的標配,使用門檻極低,而Python的普及率相對較低。許多人甚至連Excel中的vlookup函數都不熟悉,更不用說學習Python編程了。
(3)非專業人士的需求:對于非技術人員來說,使用Excel的宏功能已經足夠應對日常需求。而學習編程,即使是語法相對簡單的Python,也需要一定的邏輯思維能力,對普通用戶來說門檻較高。
(4)學習路徑與習慣:Excel的學習時間更長且覆蓋面更廣。例如,許多大學專業會教授Excel技能,但未必會涉及Python。再加上年長一代的用戶習慣了Excel,導致許多企業和科室的內部培訓也以Excel為主,而Python更多需要自學。Excel已成為大多數人必備的職場技能,而Python的普及相對較晚,熟練掌握的人數仍然有限。
Excel與Python的利弊:
Excel的局限性
Excel存在一些明顯的限制。首先是跨平臺能力較弱,主要支持Windows和Mac系統,對Linux的支持不足。其次,Excel在處理大數據時性能欠佳,數據量超過10萬行時容易出現卡頓現象。在大規模數據分析場景中,數據庫或Python無疑更具優勢。
Excel的低門檻與靈活性
Excel操作簡便,功能全面,是許多人從學生時代就開始接觸的工具,學習成本較低。其強大的函數庫和VBA功能可以解決大多數數據分析問題。比如數據透視表功能,使得數據分組和分析變得非常高效。此外,Excel的交互性很強,數據的變化可以實時反映在圖表中,非常適合快速分析和展示。
Python的優勢
Python憑借簡潔的語法和豐富的第三方庫,成為數據分析領域的強大工具。無論是用于數據處理的Numpy和Pandas,還是用于數據可視化的Matplotlib和Seaborn,Python在功能全面性上遠超Excel。此外,Python在自動化任務中的表現尤為出色,例如定期生成數據報告等重復性工作。對于想要深挖數據價值的用戶,Python無疑是更優的選擇。
為什么很多人仍選擇Excel?
盡管Python擁有諸多優勢,許多人仍然更傾向于使用Excel,其原因在于Excel操作直觀、界面友好,尤其適合處理小規模數據的快速分析。對于沒有編程基礎的用戶,Excel的學習成本顯然更低。
如何平衡選擇?
綜合來看,Excel更適合入門用戶以及中小規模的數據分析,尤其在需要高交互性和快速可視化的任務中表現出色。而Python則適合處理大規模數據、復雜任務和自動化需求。在實際應用中,選擇工具需要根據具體場景和用戶技能水平來決定。
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