现在很多行业,都离不开用Excel:

做财务的,要用Excel做报表;
做物流的,会用Excel来跟踪订单情况;
做HR的,会用Excel算工资;
做分析的,会用Excel计算数据做报表。
不知道你有没有这样的经历,
每次你用Excel做数据分析时,
你往往会生成好多张工作簿,
来做中间计算过程,

鼠标一路移到最后一页,
才出现最终结果表。
这种现象在咨询师,分析师很常见。

如果这时候源数据出了些问题,
你可能要从第一种报表开始看起,
然后,
一张张的仔细查看,确定错误出在哪。
而且,
这样一张张切换工作簿,很容易看花眼,错上加错。

为了避免这种情况,希望达到报表自动化,
很多人开始学Excel的高级技能 - VBA。

但其实,
第一,VBA并不容易学。
第二,VBA在数据量大的情况下,运行的很耗时。

下面我总结了几种,Excel让人头疼的地方:

  1. 连套错误
    如果一个数据发生变化,而且这个数据在工作簿里多次被用到。万一其他地方没有引用公式,那么这个错误,很有可能要花很多手工和眼力去修改,而且还不一定能够改对。
  2. 不可扩展

Excel最多只有1048576行,16384列。
如果你的数据很多,
而且你的电脑内存又不够多的时候,
很有可能出现,
一直在处理或者直接跳出,
没有保存的现象。

我猜很多人都出现过这个现象。

3) 性能不好

一旦Excel数据量太大,就会大大影响你的工作簿的效率。
有时候,你哪怕新增一个数字,都要花很久才能输入完成。
更别说,打开和保存工作簿了。

  1. 公式复杂

由于Excel的单元格公式必须要在一句里面写完。
所以计算逻辑一旦复杂,不管是你在写的时候,还是公式出错的时候,或者别人读你的公式时候,都会非常的麻烦。
往往要花很多时间,来弄懂逻辑意义。

  1. 灾难性的忘记保存

要是遇上死机,自动跳出;
或者手滑按了关闭。
那么恭喜你,你可能一个上午的工作都白做了。

  1. 协同工作

虽然现在市面上云平台共享Excel供大家使用。

但是,大数据情况下,尤其在中国,
Excel还是在本地机器上运行和编辑,
这样的就对协同工作造成很大的不变。

  1. 版本控制

Excel的报告通常是V1,V2,VF版本来的。
如果是多人经手,你还能看到John_V1,Lily_V2等。
如果两个人同事都在改V3版本,又差不多时间发出,那就完全悲剧了。

  1. 公司运营

其实最早Excel是用来做一些小的,快速计算的事情,并不算入公司层面的永久方案的。

但现在,越来越多的需求是Excel的报表要求对接财务系统,运营系统,而Excel本身开发设计的时候,根本不是处于这些目的设计的。

所以不仅维护麻烦,而且这种报表在公司内部打通也不是一件容易的事。

说了那么多让人头疼的地方,那么我们应该怎么解决呢?
学习Python呀

  1. Python简单

首先Python容易学习,而且用途非常广泛。

  1. 有利于找工作

求职网上逛一圈,你会看多越来越多的职位招聘要求,除了会Excel外,还要求会Python。

3)可以偷懒呀
掌握了python后,你绝对能在1小时内,完成别人用Excel花2天做的事情。
别人996,你拿着手机偷偷玩王者荣耀,没有比这更爽的了吧!

为什么学Python,不学C++,JAVA呢
虽然很多人说C++,JAVA也完成Python的功能啊,为什么不学他们?理由有2点:

不容易学
代码太复杂
同一个数据处理,C++可能需要10行,而Python一行就可以搞定。
Python可以帮你做很多事情
Python还提供很多已经预先写好的代码,你只要引用一下就可以,连代码都不用写。

比如:

读写清理数据
统计计算
外部数据库直接对接
机器学习建模
画一些美观,而且有交互性的图表
写SQL
自动发送Email
网页爬虫
自动化
和Excel交互(如果你真的喜欢用Excel)
看完这10点,你是不是觉得Python像一个万能药,学1样,就能帮你做100样的感觉。

最后,小编想说一句话:我是一名python开发工程师,整理了一套最新的python系统学习教程,包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习,面试宝典。想要这些资料的,可以关注小编希望能对你有所帮助

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