我经常会听到这样的问题，“金融分析中，为何我要学习像python这样的编程语言，甚至使用它超过excel呢？”python
在金融领域，python成为煊赫一时的分析工具，这几乎已经成为共识。面对excel和python，谁更适合数据分析，也确实一直被你们讨论。sql
excel VS python
excel不用多作介绍，办公必备的表格工具。关于python，这里简单说一下其背景：数据库
python是一门开源的高级编程语言，拥有强大的社区支持和开发团队。这意味着在各个领域，python都有着丰富的第三方工具库，并且一直不断更新改进。编程
另外一方面，python做为胶水语言，有着简洁、易读、流畅、易维护、模块化的优良特性，而且轻松与其它编程语言及软件集成。性能优化
为何python更适合用于数据分析？有如下几点理由：微信
一、分析过程可复现
使用python作数据分析，分析代码能够保存为脚本，有利于不断优化代码版本，而且让改进流程更加清晰。网络
在不改变数据源的状况下，代码输出的结果一致，不会随着时间和人员的变化而出现不一样的分析结果，可复现性强。机器学习
二、更高的效率和扩展性
确实，excel被大多数人用于数据分析，可是面对大数据集和复杂运算，excel会把人急疯。编程语言
python在I/O、复杂计算、数据管道、自动化处理等方面更加快速，并且处理大数据的效率远高于excel。在性能优化方面，python也有更多操做的空间。模块化
三、机器学习
使用python作数据分析的最重要缘由之一在于机器学习，python拥有丰富且强大的机器学习、深度学习库。
不光是金融，目前各领域愈来愈须要机器学习，从业者使用python能够方便地建立机器学习模型，深刻挖掘数据中的价值。
好比说，使用天然语言处理能够对媒体网络留言评论进行文字情绪分析，从而判断客户需求和市场规则。
四、集成性
前面说过，python是一门胶水语言，能够与不少编程语言及应用集成。
比方说，python能够链接各类数据库，经过写入sql语句，对数据库数据进行提取、写入、更改的操做。
python还能够链接应用程序API，编写自动化脚本操做应用程序，如excel这样的软件，python有众多的库进行链接，十分高效。
在数据探索的过程当中，python提供pandas这样的数据分析工具，帮助你更清晰快速地进行探索分析，而且有大量的可视化库来作可视化展现。
你能够轻松的读存xlsx、csv等数据格式文件，让数据操做灵活高效。
总结
python做为快速发展的数据分析工具，是将来金融从业者不得不掌握的技能之一，它的语法对初学者来讲很是平易近人，只要花时间就能轻松掌握。
python与excel相辅相成，优劣互补，都有着很是杰出的数据分析能力。若是你已经在用excel，何不考虑下python呢?
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本文分享自微信公众号 - Python大数据分析（pydatas）。
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