爲何我一天的工做量，同事一個小時就作完了？
Time will tell（時間會證實一切）.
前言
衆所周知，如今不少行業，都離不開用Excel，如：
（1）作財務的，要用Excel作報表；
（2）作物流的，會用Excel來跟蹤訂單狀況；
（3）作HR的，會用Excel算工資；
（4）作分析的，會用Excel計算數據作報表。python
不知道你有沒有這樣的經歷，每次你用Excel作數據分析時，你每每會生成好多張工做簿，來作中間計算過程，鼠標一路移到最後一頁，纔出現最終結果表。面試
這種現象在諮詢師，分析師很常見。數據庫
若是這時候源數據出了些問題，你可能要從第一種報表開始看起，而後，一張張的仔細查看，肯定錯誤出在哪。並且，這樣一張張切換工做簿，很容易看花眼，錯上加錯。網頁爬蟲
爲了不這種狀況，但願達到報表自動化，不少人開始學Excel的高級技能 - VBA。微信
但其實，VBA並不容易學。第二，VBA在數據量大的狀況下，運行的很耗時。機器學習
下面我總結了一些 Excel 讓人頭疼的地方：性能
一、連套錯誤學習
若是一個數據發生變化，並且這個數據在工做簿裏屢次被用到。萬一其餘地方沒有引用公式，那麼這個錯誤，頗有可能要花不少手工和眼力去修改，並且還不必定可以改對。測試
二、不可擴展大數據
Excel最多隻有1048576行，16384列。若是你的數據不少，並且你的電腦內存又不夠多的時候，頗有可能出現，一直在處理或者直接跳出，沒有保存的現象。
我猜不少人都出現過這個現象。
三、性能很差
一旦Excel數據量太大，就會大大影響你的工做簿的效率。有時候，你哪怕新增一個數字，都要花好久才能輸入完成。更別說，打開和保存工做簿了。
四、公式複雜
因爲Excel的單元格公式必需要在一句裏面寫完。因此計算邏輯一旦複雜，不論是你在寫的時候，仍是公式出錯的時候，或者別人讀你的公式時候，都會很是的麻煩。每每要花不少時間，來弄懂邏輯意義。
五、災難性的忘記保存
要是趕上死機，自動跳出；或者手滑按了關閉。那麼恭喜你，你可能一個上午的工做都白作了。
六、協同工做
雖然如今市面上雲平臺共享Excel供你們使用。
可是在現在大數據統計下，尤爲在中國，Excel仍是在本地機器上運行和編輯，這樣的就對協同工做形成很大的不便。
七、版本控制
Excel的報告一般是V1，V2，VF版原本的。若是是多人經手，你還能看到John_V1，Lily_V2等。若是兩我的同事都在改V3版本，又差很少時間發出，那就徹底悲劇了。
八、公司運營
其實最先Excel是用來作一些小的，快速計算的事情，並不算入公司層面的永久方案的。
但如今，愈來愈多的需求是Excel的報表要求對接財務系統，運營系統，而Excel自己開發設計的時候，根本不是處於這些目的設計的。
因此不只維護麻煩，並且這種報表在公司內部打通也不是一件容易的事。
說了那麼多讓人頭疼的地方，那麼咱們應該怎麼解決呢？
答案是：學Python！
一、 Python簡單
首先Python容易學習，並且用途很是普遍。
二、 有利於找工做
求職網上逛一圈，你會看多愈來愈多的職位招聘要求，除了會Excel外，還要求會Python。
三、能夠偷懶呀
掌握了python後，你絕對能在1小時內，完成別人用Excel花2天作的事情。別人996，你拿着手機偷偷玩王者榮耀，沒有比這更爽的了吧！
爲何學Python，不學C++，JAVA呢？
雖然不少人說C++，JAVA也能完成Python的功能啊，爲何不學他們？理由有2點：
一、不容易學
二、代碼太複雜
同一個數據處理，C++可能須要10行，而Python一行就能夠搞定。
Python能夠幫你作不少事情
Python還提供不少已經預先寫好的代碼，你只要引用一下就能夠，連代碼都不用寫。
好比：
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讀寫清理數據
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統計計算
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外部數據庫直接對接
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機器學習建模
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畫一些美觀，並且有交互性的圖表
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寫SQL
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自動發送Email
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網頁爬蟲
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自動化
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和Excel交互（若是你真的喜歡用Excel）
看完這10點，是否是以爲Python像一個萬能藥呢。
學會1樣，就能幫你作100樣的感受。
教你如何擺脫低效的學習和工做方式，再也不微信消息回覆到深夜，再也不堆積郵件，高效實現文件批量統計、修改等處理工做。
讓你再也不被迫996，再也不苦於沒有新的出路不敢跳槽！
因此對於職場想要加薪、提高工做效率的、實現快速自動化辦公的同窗、朋友，學Python的步伐必定不能停！
如今從事財務工做、採購工做、行政工做、運營工做；又或是學生黨的你，會一點Excel，加上看了上面的介紹後，趕忙重拾Python的學習熱情吧，全新開啓你的職場大門。
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