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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
Excel Excel 是一种常用的数据分析工具，它可以用于处理和分析各种类型的数据。 在物流公司数据分析报告中，Excel 可以用于制作和分析订单、运输和库存数据。
铺天盖地的都是让你学python… python的优缺点 python其实能做很多事情，比如开发，自动化，数据分析，可视化方面，它有很完备的生态环境。
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。
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。
一提到爬取，我们肯定先想到python，那可真的是利器，不过我提醒一句，不允许爬的千万不要碰。
编程：Matlab，Python，Echarts 平台：FineReport，Tableau，Power BI 软件：Excel 对于大多数人来说，Excel一直是第一选择，但Excel真的是地图可视化的最佳工具吗
1.Microsoft Excel Microsoft Excel是一个家喻户晓的数据处理软件，广泛用于商业、教育和个人用途。它提供了丰富的数据分析功能，包括数据排序、筛选、图表制作和公式计算。
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？
就拿课程里学的用python操作 Excel 实现报表自动化来说，听起来是实现了报表自动化解放劳动力，但是要想用python实现自动化，你得掌握文件格式的知识，比如Excel 文档格式，还要知道操作这个文档要用哪些库
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。
二、大数据分析的流程： 明确分析目的与框架 数据收集数据处理 数据分析 数据展现 撰写报告 三、工具选择 大数据分析工具可以有很多种， Part 1:数据采集工具 Part 2:开源数据工具 Part
Python 计算任务、调用 Spark 计算任务、执行数据库备份还原等流程参数赋值参数赋值节点通过数据来源将需要赋值的数据取出，并为参数赋值将获取到的数据输出为参数，下游节点可以利用公式使用参数值条件
，删除 10 条：逻辑删除：目标表还是 100 条数据，源表被删除的 10 条数据被标记为删除数据物理删除：目标表与源表一致，剩 90 条数据来源数据库删除了一条数据，目标库如何检测到然后删除使用数据比
消时，给出浮窗确认4.0.2.1「数据转换」节点新增算子「简道云输入」4.0.4.2「数据转换」节点新增算子「MongoDB输入算子」4.0.7优化数据转换与其他节点的层级关系：编辑「数据转换」时显示
」节点，支持直接调用 Python 脚本。如下图所示：详情请参见：Python脚本数据服务通过应用管理 API1）开发与管理「数据发布 API」时，需要对多个 API 的调用方进行分组管控，如分组授权
简道云与python运行环境
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。
可以与EXCEL和PPT、WORD实现数据交互么？
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