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在数据分析行业也存在着这样的数据分析的三种工具鄙视链:学Python看不起学BI的，学BI的看不起学EXCEL的。但事实真的如此吗？ 但凡存在的事务，必然有着其存在的理由。
随着工龄增长，我越来越意识到财务数据分析不只是简单对账面数据的汇总统计，只围绕财务三大表转，财务分析也需要结合业务数据，才能让分析结果对业务发展有价值。
不学python，你就是落后了；不学python，你就要被淘汰了；不学python，你就…，这简直太多了，搞得好像我不学python就是要完了一样。 用现在的话说，就是贩卖焦虑。
譬如还在争执python和R哪个好，决策树和贝叶斯哪个准，写代码的就要鄙视用excel拉透视图的，会算法的就一定要鄙视做报表的等等。
一、Excel Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。Excel主要学习使用常用函数、快捷键操作、基本图表制作、数据透视表等。
分析一下市面上流行的四款大数据分析软件: 一、Excel Excel使用人群众多是新手入门级数据分析工具，也是最基本的数据分析工具之一。
而SAS、R、SPSS、python、excel和FineBI是被提到频率最高的数据分析工具。 是 Python Python，是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。
相比于excel、python来说，应用敏捷bi做数据可视化，操作更加简单，数据可视化效果更好。可以说，敏捷BI工具是对传统数据可视化工具的一种强冲击。 一、什么是敏捷BI？
前年某咨询公司在国外对不同数据分析工具的普及度进行了调查，Python、R、Excel、SQL等热门分析工具都榜上有名，情况见下图。 工欲善其事，必先利其器。
首先，纠正大家的一个想法：数据分析并不是要对工具有太多的要求，会基本的Excel数据透视表，图表可视化等基本操作即可，至于高端点的spss，Python，r语言等统计和BI工具来说是进阶的水平，这个下面再说
今年来，随着电脑技术的不断进步，python也逐渐走进了许多工科生的课堂，成为一个日渐普及化的技术，然而在用python处理数据时，我们有时候会发现很多python的功能可用excel更加简单的达成，有些复杂的数据的处理操作
python、SQl、Excel都掌握，居然还会BI，基本上算是全才了，不过写简历嘛，多少都有点水分，说不定他稍微夸大了一下自己能力，但是看了他的项目经历之后，我收回了刚才那句话。
决策不「迷路」。在分析工具上，做数据分析也并不要求大家掌握 Python、精通算法等，只要有合适的分析方法，找到关键性的指标，那处理流程自然水到渠成，只要你的分析能驱动与业务，用 Excel 也未尝不可
用python脚本读取excel文件里面的内容，把内容写入sqlserver数据库表中
Finebi可以传递参数，获取python开发的接口获取图片，pdf或excel吗。
各位大佬，这个是python语言，还是excel的公式哇
执行python代码
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