由于最新的数据分析工具和语言（如 Python、Java、R 和 Microsoft HDInsight）的出现，Excel 电子表格正在迅速过时。然而，许多公司仍在使用数字电子表格，这给现代商业数据分析师带来了很多问题。通过 Excel 分析数据不是一个好选择，原因包括数据验证错误、共享工作簿功能不佳、不支持多用户编辑、数据不准确以及安全问题，因此您必须切换到更好、更先进的替代方案。即使您的公司更喜欢使用电子表格，您也可以通过学习用于数据分析的编程语言来显著提高您的绩效。
Excel 难以替代
精通技术的企业已经开始意识到使用电子表格的缺点。他们正在为现代数据分析师寻找更先进、更好的替代方案。然而，许多公司不愿意接受这种改变，继续使用 Excel 电子表格进行数据分析。其中一些公司拥有庞大的基础设施，工作量不断增长，很难取代 Office 365 或 Excel。这并非不可能，但还需要很多年才能实现。
事实上，Excel 一直在不断发展。它与十年前完全不同。最新版本的 Excel 更加用户友好，并为各种组织提供了一些出色的功能和特性。例如，它的计算模型非常强大但又简单。最重要的是，Excel 提供了其他程序无法提供的灵活性，但 Excel 也有其缺点。
Microsoft Excel 的一些常见问题
越来越多的 IT 专家、顾问和风险管理者正在指出 Microsoft Excel 中的问题。首先，Excel 电子表格太脆弱了。其次，数据集越来越大，电子表格变得难以处理。一些 组织实际上拥有数百万甚至数十亿个电子表格，这使得数据分析成为一场真正的噩梦 .
此外， 可用数据量正在以惊人的速度增长 ，这使得组织必须使数据处理更加自动化、更易于访问且无错误。一些专家甚至认为组织误用 Excel 作为一种快速但临时的解决方案。他们还认为它从来就不是一个永久的企业级解决方案。
维护和管理数百万个电子表格非常困难。 这些页面中包含的任何信息都很容易落入恶意人士之手并在之后被滥用。因此，数据安全是 Excel 电子表格的一个大问题。将关键任务数据保存在 Microsoft Excel 中尤其危险。
Excel 在数据分析方面有明显的局限性，但一些公司尽管有诸多缺点，却仍然固执地使用 Excel。
那么， 你该怎么做才能在电子表格驱动的组织中生存呢？ 如果你是一个精通技术的数据分析师，并且有意愿掌握其他更高级的程序，那么你应该尝试学习 Python。
有 Excel 替代品吗？
近年来，Python 在数据科学家中大受欢迎。它是 世界上最好、最受欢迎的数据分析工具之一 。它比 Excel 更强大，因为它具有不同、更好、更有效的功能。
人们犹豫是否使用 Python，只是因为它是一种编程语言。然而， 它很快就成为 Microsoft Excel 的可行替代品 。事实上，一些组织更喜欢精通 Python 的候选人。现在，你可能会问，既然 Excel 可以满足我们所有的要求，为什么我们还需要 Python？在这方面，以下是使用 Python 而不是 Excel 的一些优势。
1. 易于阅读
如果您是数据科学家，甚至是普通的商业用户，您可能会发现很难理解其他人准备的电子表格。对于从未使用过 Excel 的人来说，这是一项特别繁琐的任务。另一方面，Python 可以轻松准备、分析和可视化数据。它还涉及普遍理解的代码。因此，您可以轻松地从上一个用户离开的位置继续。Python 也是数据可视化 、计算和数据清理的绝佳资源。更重要的是，您还可以使用 Python 从 Excel 中提取数据。
2. 轻松实现枯燥任务的自动化
当你处理大量数据时，你应该使用 Python。事实上，许多数据分析团队都要求其成员具备一些 Python 知识。它可以比 Excel 更好地处理枯燥的任务。同样，它在将数据分析自动化方面比任何其他工具都更有效。
3. 易于学习
Python 也非常容易学习。如果你能在 Excel 中编写公式，那么你也可以用 Python 编写代码。事实上，全球超过 35% 的数据分析师使用 Python，因为它易于学习。与 R 甚至 Excel 相比，Python 的语法非常简单易懂 。Python 的学习曲线非常小，你可以在一周内开始数据分析。
4. 多功能数据可视化
Python 附带各种库，可用于 不同类型的数据可视化 。例如，Matplotlib 库可用于绘制静态图形，plotly 库可用于绘制动态和地理图，最后，pandas 库可用于绘制时间序列图。
5.非常灵活
与 Microsoft Excel 相比，Python 是一种更灵活的工具。例如，有大量的 Python 库可供数据分析师使用。其中一些库（如 Matplotlib、Pandas 和 Numby）对于各种数据分析非常有用。但是， 在查看这些库之前 学习 Python 的基础知识
6. 自由软件许可证
事实上， 你不需要花一分钱学习 Python 。它既可以在 Linux 上运行，也可以在 Windows 上运行，而且易于移植。同样，用于数据可视化和数据处理的开源 Python 库使其成为仍然依赖电子表格进行数据分析的组织的必备工具。
7. 新的职业机会
Python 的普及度正在呈指数级增长。通过掌握 Python，您可以大大提高在组织内加速职业发展的机会。如果您在公司中拥有一项独特的技能，而其他人都在使用几十年前的 Excel，那么您肯定会获得奖励甚至晋升。同样，学习一项不断发展的技能意味着如果您决定辞去现任职位，您将能够很快找到另一份工作。
结论
Excel 是世界上最流行的数据分析工具之一。它可能并不完美，但它不会很快消失。然而，在现代商业环境中，人们期望你能更好地进行数据分析。你只有通过 学习 Python 等编码语言 。 它是一个比 Excel 更强大、更简单、更好的数据分析平台 ，它将很快占领整个行业。因此，当前的数据分析环境要求个人转向 Python，因为这是在行业中生存的唯一途径。
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