excel不用多做介紹，辦公必備的表格工具。關(guān)于python，這里簡單說一下其背景：

 

　　python是一門開源的高級(jí)編程語言，擁有強(qiáng)大的社區(qū)支持和開發(fā)團(tuán)隊(duì)。這意味著在各個(gè)領(lǐng)域，python都有著豐富的第三方工具庫，而且一直不斷更新改進(jìn)。

 

　　另一方面，python作為膠水語言，有著簡潔、易讀、流暢、易維護(hù)、模塊化的優(yōu)良特性，并且輕松與其它編程語言及軟件集成。

 

　　為什么python更適合用于數(shù)據(jù)分析？有以下幾點(diǎn)理由：

 

　　1、分析過程可復(fù)現(xiàn)

 

　　使用python做數(shù)據(jù)分析，分析代碼可以保存為腳本，有利于不斷優(yōu)化代碼版本，并且讓改進(jìn)流程更加清晰。

 

　　在不改變數(shù)據(jù)源的情況下，代碼輸出的結(jié)果一致，不會(huì)隨著時(shí)間和人員的變化而出現(xiàn)不同的分析結(jié)果，可復(fù)現(xiàn)性強(qiáng)。

 

　　2、更高的效率和擴(kuò)展性

 

　　確實(shí)，excel被大多數(shù)人用于數(shù)據(jù)分析，但是面對大數(shù)據(jù)集和復(fù)雜運(yùn)算，excel會(huì)把人急瘋。

 

　　python在I/O、復(fù)雜計(jì)算、數(shù)據(jù)管道、自動(dòng)化處理等方面更加快速，而且處理大數(shù)據(jù)的效率遠(yuǎn)高于excel。在性能優(yōu)化方面，python也有更多操作的空間。

 

　　3、機(jī)器學(xué)習(xí)

 

　　使用python做數(shù)據(jù)分析的最重要原因之一在于機(jī)器學(xué)習(xí)，python擁有豐富且強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)庫。

 

　　不光是金融，目前各領(lǐng)域越來越需要機(jī)器學(xué)習(xí)，從業(yè)者使用python可以方便地創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，深入挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值。

 

　　比如說，使用自然語言處理可以對媒體網(wǎng)絡(luò)留言評論進(jìn)行文字情緒分析，從而判斷客戶需求和市場規(guī)則。

 

　　4、集成性

 

　　前面說過，python是一門膠水語言，可以與很多編程語言及應(yīng)用集成。

 

　　比方說，python可以連接各種數(shù)據(jù)庫，通過寫入sql語句，對數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、寫入、更改的操作。

 

　　python還可以連接應(yīng)用程序API，編寫自動(dòng)化腳本操作應(yīng)用程序，如excel這樣的軟件，python有眾多的庫進(jìn)行連接，十分高效。

 

　　在數(shù)據(jù)探索的過程中，python提供pandas這樣的數(shù)據(jù)分析工具，幫助你更清晰快速地進(jìn)行探索分析，并且有大量的可視化庫來做可視化展示。

 

　　你可以輕松的讀存xlsx、csv等數(shù)據(jù)格式文件，讓數(shù)據(jù)操作靈活高效。

 

　　總結(jié)

 

　　python作為快速發(fā)展的數(shù)據(jù)分析工具，是未來金融從業(yè)者不得不掌握的技能之一，它的語法對初學(xué)者來說非常平易近人，只要花時(shí)間就能輕松掌握。

 

　　python與excel相輔相成，優(yōu)劣互補(bǔ)，都有著非常杰出的數(shù)據(jù)分析能力。如果你已經(jīng)在用excel，何不考慮下python呢?