Time will tell(時間會證實一切).
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:
讀寫清理數據
統計計算
外部數據庫直接對接
機器學習建模
畫一些美觀,並且有交互性的圖表
寫SQL
自動發送Email
網頁爬蟲
自動化
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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