没错！Python杀死了Excel！

月前，日本最大的证券公司之一野村证券首席数字官马修·汉普森，在Quant Conference上发表讲话：“用Excel的人越来越少，大家都在码Python代码。”

甚至直接说：“Python在数据分析领域正在超越Excel！”

事实上，为了追求更高的效率和质量，他们开始使用比Excel更高效的Python，随后交易收入增长了15%。

作为一门胶水语言，Python在数据分析领域的发展和应用十分显著和高效。

可以说，在科学计算和数据分析领域，Python一直没有缺席，成熟的第三方模块和活跃的社区，使Python成为数据处理任务的一个重要解决方案。

NumPy和Pandas等模块，为数据处理提供了非常大的便利。

matplotlib、pyecharts等模块也是非常优秀的数据可视化模块。

Jupyter Notebook模块则为数据分析人员提供了一种全新的数据分析流。

Python数据分析有多强大？举个栗子：

用几行代码就能快速整理数据并出图：

甚至可以编写合成多个Excel表格的Python脚本，一键跳过复制粘贴：

那该怎么学呢？为什么买了那么多课，学了那么多工具，还是不会数据分析？

原因无外乎2个：

一是碎片化学习降低了独立思考的能力，缺少系统的学习路径，没有建立知识间的联接，无法形成自己的知识体系；

二是缺少实战，导致遇到问题不知道怎么寻找解决方案，学完一阵子就忘了。

关于程序员学习数据分析，我也不建议你把将大学的相关书籍拿出来啃一遍，耗费大量时间不说，关键是跟实际应用无法结合，学了还是不会用！

那有没有一种方法，学完就能用起来呢？

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