python财务数据分析？大多数公司使用Excel处理财务数据。基本上，所有的财务问题都可以用Excel来解决，如果数据太大，就可以用Excel的VBA来解决，也就是宏。

Python主要用来处理数据，还可以抓取数据，做各种分析，虽然也可以处理财务数据，但基本上没有财务用Python。

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但是，如果您已经有了经济能力，那么学习python并没有什么坏处。毕竟，您还可以找到在金融实践中可以使用Python的领域。

学Python对财务上处理数据有帮助吗？

当然有帮助。

让我们看看您是否经常使用以下函数：vlookup和PivotTable。

如果您使用Python来处理它，以上都不是问题。您只需要编写好循环，而不需要打开excel。特别适合每天重复性工作。

事实上，图纸是一样的。如果想制作出更漂亮的折线图，需要调整边框粗细、实线、颜色、比例、图例位置、次轴属性等，只要编写了程序模板，仍然可以一键画出图片。

当然，有些人可能会说，许多金融系统已经非常智能。我为什么要学这个？那你为什么不想想呢？既然这些系统是如此智能，也许下一步你甚至不需要资金。。

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python适合财务报表分析吗？

是的，python可以合并大量表单并自动扫描和更正财务文档

a:财务python指的是学习如何使用python处理财务数据。Python的优点是能够快速、自动地处理表单数据，非常适合财务管理。

财务python是什么？

大数据结构中的很多组件都是用Java语言编写的，还有一些是用Scala编写的，比如Hadoop中的HDFS、MapReduce、yarn、ZK、HBase、hive、spark等。这些东西更倾向于数据工程、数据处理和计算。Python语言，包括pandas、numpy、SciPy等数据分析扩展包，通过学习使用这些包，可以充分掌握数据分析的能力。因此，要学习数据分析，建议学习Python而不是大数据。

想做数据分析是学python还是学大数据？

虽然这种方法可以快速生成结果，而且效率很高，但因为它使用了设计良好的组件，所以您基本上可以遵循规则。遇到问题时，不能向下推组件并重建它们。您只能更换其他组件或更改组合方法；

并且不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像积木一样，处理万级数据有点困难，就像倒塌一样，所以Excel不能用来建造高层建筑。毕竟，世界上没有高楼是用积木建造的。

从数据分析的角度看，Excel的可视化效果较差，数据采集无法与Python相比。这不是Excel的特长，但是Excel在数理统计方面的表现还是很好的

所以当数据量比较小的时候，你想快速得到结果，而且逻辑关系简单，Excel很香

！缺点是您需要能够做任何事情。你需要能够建造墙壁，建造和绘制图纸。自然比excel难学

从效率上讲，处理简单的问题肯定比excel差，但面对复杂的问题，Python的优势可以凸显

有了这堆原材料，你不仅可以建造高楼，还可以建造飞机，船和火箭头，所以人们说，Python是一种通用语言，它可以做任何事情，除了生孩子

另一点是，Python是开源的，至少比matlab（深执迷）好得多

从数据分析的角度来看，Python绝对比excel、数据采集，数据处理和数据分析、可视化都比excel好，当然这只是用于数据分析

当数据量大、逻辑关系复杂时，Python是最佳的解决方案

PS:

当然VBA是另一点。其实，我觉得VBA的学习难度和python没有太大区别，但是使用起来太难了。让我们看看个人的具体需求。这里我不详细说明具体的区别

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