我經常會聽到這樣的問題，「金融分析中，爲何我要學習像python這樣的編程語言，甚至使用它超過excel呢？」python
在金融領域，python成爲煊赫一時的分析工具，這幾乎已經成爲共識。面對excel和python，誰更適合數據分析，也確實一直被你們討論。sql
excel VS python
excel不用多作介紹，辦公必備的表格工具。關於python，這裏簡單說一下其背景：數據庫
python是一門開源的高級編程語言，擁有強大的社區支持和開發團隊。這意味着在各個領域，python都有着豐富的第三方工具庫，並且一直不斷更新改進。編程
另外一方面，python做爲膠水語言，有着簡潔、易讀、流暢、易維護、模塊化的優良特性，而且輕鬆與其它編程語言及軟件集成。性能優化
爲何python更適合用於數據分析？有如下幾點理由：微信
一、分析過程可復現
使用python作數據分析，分析代碼能夠保存爲腳本，有利於不斷優化代碼版本，而且讓改進流程更加清晰。網絡
在不改變數據源的狀況下，代碼輸出的結果一致，不會隨着時間和人員的變化而出現不一樣的分析結果，可復現性強。機器學習
二、更高的效率和擴展性
確實，excel被大多數人用於數據分析，可是面對大數據集和複雜運算，excel會把人急瘋。編程語言
python在I/O、複雜計算、數據管道、自動化處理等方面更加快速，並且處理大數據的效率遠高於excel。在性能優化方面，python也有更多操做的空間。模塊化
三、機器學習
使用python作數據分析的最重要緣由之一在於機器學習，python擁有豐富且強大的機器學習、深度學習庫。
不光是金融，目前各領域愈來愈須要機器學習，從業者使用python能夠方便地建立機器學習模型，深刻挖掘數據中的價值。
好比說，使用天然語言處理能夠對媒體網絡留言評論進行文字情緒分析，從而判斷客戶需求和市場規則。
四、集成性
前面說過，python是一門膠水語言，能夠與不少編程語言及應用集成。
比方說，python能夠鏈接各類數據庫，經過寫入sql語句，對數據庫數據進行提取、寫入、更改的操做。
python還能夠鏈接應用程序API，編寫自動化腳本操做應用程序，如excel這樣的軟件，python有衆多的庫進行鏈接，十分高效。
在數據探索的過程當中，python提供pandas這樣的數據分析工具，幫助你更清晰快速地進行探索分析，而且有大量的可視化庫來作可視化展現。
你能夠輕鬆的讀存xlsx、csv等數據格式文件，讓數據操做靈活高效。
總結
python做爲快速發展的數據分析工具，是將來金融從業者不得不掌握的技能之一，它的語法對初學者來講很是平易近人，只要花時間就能輕鬆掌握。
python與excel相輔相成，優劣互補，都有着很是傑出的數據分析能力。若是你已經在用excel，何不考慮下python呢?
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本文分享自微信公衆號 - Python大數據分析（pydatas）。
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