还有一种更方便的方法，那就是使用powerBi的三个组件进行数据处理，使用powerquery进行数据处理，使用PowerPivot进行分析查看的优势数据可视化是指学习周期短，数据可以自动刷新，启动时间相对较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了长时间的持续，建议学习python，但是开始的时间会比较长
虽然这种方法可能会产生很快的结果，效率也很高，但是由于所有的组件都是设计好的，所以基本上可以遵循规则，当您遇到问题时，您不能下推和重建组件，只能替换其他组件或更改组合方法；
并且您不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像构建块会崩溃一样，因此，处理10000个级别的数据有点困难；因此excel不能用于建造高层建筑。毕竟，世界上没有用积木建造的高楼。
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