python处理excel的优势是什么
1、)图表功能，这几乎是Excel的独门技能，其他程序只能望其项背而自杀。4)高级筛选，这是Excel提供的高级查询功能，而操作之简单。5)自动汇总功能，这个功能其他程序都有，但是Excel简便灵活。
2、相比Excel，Python能够处理更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。使用Python代码可以迅速调用数据，计算需求，并记录每一步过程，方便修改。
3、效率低、操作繁琐、复用性差、功能相对局限单一。怎么解决呢？用Python编程语言！Python到底有多强大？01 在各大行业一直追求高效率和质量的大背景下，与Excel相比，Python处理数据的能力真是太强大了。
4、理由如下：VBA作为office的原始自带语言，相对于其他语言操作Excel更加方便快捷 VBA是Visual Basic For Application 的简称，语法体验和VB一致，都是一个大家族，作为一门脚本语言，学习成本相对于其他语言较低。
5、可以用来处理数据，进行更深层次的数据分析 会计财务都离不开和数据打交道，而且每天有大量重复性工作，所以学习Python最大的用处是：释放大部分人力对数据的处理，解放重复劳动性工作。
2019年最好的六个数据分析工具
FineReport之所以独特在于它的自助服务数据分析非常适合企业用户。只需简单的拖放操作，你就可以使用FineReport 设计各种样式的报告，并轻松构建数据决策分析系统。
FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。
RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
大数据分析工具——Storm Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。
《SAS》：由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件，被誉为统计分析的标准软件。
Excel可以满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说Excel是比较容易上手的，就是它的处理的数据量较小。
数据分析需要掌握些什么知识?
SQL语言 SQL(结构化查询语言)是一种用于处理和检索关系数据库中存储的数据的计算机语言，是关系数据库管理系统的标准语言。 可视化工具 将数据可视化可以让人更加理解数据。
数据分析所需要掌握的知识：数学知识 对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
具有分析思维 2 基本的大学数学知识，包括微积分和线性代数。3 统计学知识，包括描述统计学和推导统计学 4 编程基础，如 Python 、R语言、SQL语句 5 算法知识，如回归、分类、聚类算法等。
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