一、

首先，Excel在入門基礎知識、上手解決實際工作問題、深化技能實戰方面比Python更容易；

其次，在對Excel已經很熟悉的情況下，我們知道Excel的每種功能的背后都是一行行代碼，這一行行代碼可以用Python來書寫，可以通過“熟悉”的“現象”更能了解“不熟悉”的“本質”；

最后，在深入理解Excel功能背后的邏輯，對比著我比較熟悉的Excel操作去學習Python會比直接把Python當成一門計算機語言學習，從內心來講更容易接受，無懼無畏。Python學習教程?g.lgcoder.com

二、

1，就單次使用而言，Excel很多操作更快的，做一些分析用VLOOKUP、透視表等點點鼠標就能完成，連數據庫方面Excel也能連，且大部分數據庫都有導出Excel功能。我認為Python等編程語言的優勢就在于自動化上，把很多重復操作固化為幾行代碼，曾基于Excel數據做過一段時間日報，每天要重復很多操作，后來用了Python一鍵輸出數據，這是最提升效率的部分，另外的Python優勢體現在復雜的模型以及海量數據上。

2，對比來學有兩大意義:大部分數據崗或職場上接觸數據較多的同學最直接用到的就是Excel，通過對比實現一個映射，降低了門檻;第二個就是能夠實際用上，不至于說說學的那些知識用不上，看完書中的前幾章節我很認同書中講解的知識都是很實用的，類似于考試中的高頻考點，不是冷門知識點。

三、

1.每個工具都有他的優勢和缺點。正常來說用excel來做一些簡單的數據分析已經足夠。但是進去到如今數據時代，信息量爆炸，excel處理一些大數據時就顯得拙荊見肘了。而python具有易學，資源消耗少，各種完善的模塊。使得python非常適合用在數據分析領域。

2.每個人都會接觸到數據，而大部分人第一次以及使用最多的數據分析軟件就是excel。因此在學習python數據分析時，對照excel來學習會更容易理解，同時更容易上手。比從頭到尾介紹python各種數據分析的模塊搞的大家云里霧里要好很多

四、

1，數據分析最常用的還是excel，上手快，操作簡便，但是數據量太大的時候就會處理不過來了。python不僅可以實現excel能做的操作，還可以完成excel不能做的操作。當然，這倆都是數據分析的工具，要想做好分析更重要的還是分析的思路以及數理知識，只是掌握更多的工具，以便更快更好地來完成分析。

2，對于excel和python，大部分人還是接觸excel更多，對比excel來學習python更容易理解，有了對比也更容易記憶。之前也學過一點python的基礎，但是不用到實際工作中就很容易忘記，希望這次能夠掌握并使用起來。

五、

1.學習python只不過是為了達到更好的完成數據分析效率及結果的一種工具。像類似的Excel，SQL等都是為了我們去做好數據分析的一種工具，只不過excel對于數據量大的處理效率不如python。

2.因為大多數人最開始接觸的與數據相關的辦公軟件就是excel，對比excel去學習python能夠讓我們方便理解，并且去找相同點，讓python看起來沒有那么復雜，來加深對python的興趣及學習。

3.把學習python當做是做一頓飯菜，想好做什么菜，準備什么菜，怎么處理干凈這些菜，怎么去做這道菜以及最后端桌上菜。讓大家一步一步跟著節奏來學習。

《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python学好了可以做什么菜_你是怎么学好Python的？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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