¿Análisis de datos? ¿Excel, Vba y Python? ¡Las rutinas de marketing siguen siendo la tendencia general!
Rutina.
Excel o Python, ambos son herramientas de procesamiento y análisis de datos. Excel es fácil de usar, tiene una interfaz fácil de usar y es un artefacto para el procesamiento de datos por lotes pequeños. Requiere algunos conceptos básicos de programación y pasos de instalación, bibliotecas de importación, compiladores y sintaxis que han disuadido a un grupo de personas, pero su ventaja radica en su gran escalabilidad y la existencia de una gran cantidad de bibliotecas de extensiones externas. Como dice el refrán, Python puede. hacer cualquier cosa excepto dar a luz a niños. ¿Qué pasa con la fusión por lotes de libros de trabajo de Excel? Enviar correos electrónicos en lotes, generar informes automáticamente, etc., aunque esto se puede hacer en Excel, pero el lenguaje VB está involucrado, que es mucho menos simple que la sintaxis de Python. ;
De manera similar, si hay cientos de datos, es necesario contar un resultado, Excel inserta una tabla dinámica y la clasificación y el resumen se pueden realizar en dos pasos. Debe usar Python. Primero, importe pandas / numpy, luego xlrd y luego groupby. La operación es tan feroz como un tigre y parece muy sofisticada. Hecho en 2 segundos. iniciado: 1 estrella para Excel, 5 estrellas para Python;
Procesamiento de datos: cuando ambos dominan, básicamente coinciden de manera uniforme independientemente del orden de magnitud, y la velocidad del sistema Excel maduro es Claves y funciones; la rica variedad de bibliotecas externas de Python;
Análisis de datos: aunque Excel tiene herramientas como Solver, Análisis de varianza y pruebas T, es necesario realizar agrupaciones de k-medias, árboles de decisión y similares. Excel no puede hacerlo, se trata de lidiar con el nivel de datos y los problemas de eficiencia operativa. Excel tiene una sola tabla de 100 W y solo puede manejar entre 200.000 y 300.000. Si hay más, Python no tendrá este problema. .
En resumen, Excel puede manejar los informes diarios de la empresa, incluidos los financieros, la asistencia y el rendimiento de los departamentos y grupos. Sin embargo, si desea realizar un análisis de big data, puede recopilar fácilmente millones de piezas. de datos. Excel dice La mente está llena pero la fuerza no es suficiente.
Además, lo que una buena persona puede utilizar no son herramientas, sino ideas. Hay miles de herramientas de análisis y procesamiento de datos. Cómo implementarlas y cómo analizarlas es la clave. lo mismo~