你好Python,再见Excel

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并是那么容易学。
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。


4) 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。
5) 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。
6) 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。

7) 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。
8) 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。

2) 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:

  1. 不容易学
  2. 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:

  1. 读写清理数据
  2. 统计计算
  3. 外部数据库直接对接
  4. 机器学习建模
  5. 画一些美观,而且有交互性的图表
  6. 写SQL
  7. 自动发送Email
  8. 网页爬虫
  9. 自动化
  10. 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。

用什么软件平台学Python?

用Jupyter。

Jupyter notebook是链接网络的平台,打开Jupyter notebook,就像在浏览器里打开一个页面。

当然,下载Jupyter notebook也是很简单的,就像下载王者荣耀那样简单。

这个页面里面有,
一些直接用鼠标选择的按键;
用文字介绍代码是什么意思的解释区域;
还有写代码的区域;

展示代码结果的区域。

心情好的话,你还可以放些照片

我还要不要继续用Excel?

当然要用。

其实Excel在有些地方还是非常方便的。
比如:

  1. 数据量不是很大
  2. 不需要实时更新结果
  3. 更改原数据,即时看每次结果有多大不同
  4. 只要一个大体概念和粗略分析
  5. 不需要长期使用和维护

最后再安利一波Python的优点

  1. 处理数据功能很强大
  2. 图形展示很高级
  3. 大数据量也能处理
  4. 运行速度可以分布管理
  5. 可以变写,边测试
  6. 很多免费好资源直接使用
  7. 可追溯错误出在哪里
  8. 很容易就实现自动化
  9. 边写代码,边做文档
  10. 用的很舒服,哈哈

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