不懂业务的数据分析都是耍流氓……

可是只懂业务却不会使用工具的话，效率低下只是一方面，更可怕的被自己的无知限制了分析问题的思路……

Python最近一直很火爆，甚至很多人连Python到底是什么都还没弄清楚，只知道是一个很有用的软件，可以做数据分析，可以做很多很多事情，还能升值加薪，找到好工作，跳槽，年薪如何如何……

那么Python到底是什么，我来帮你百度一下：

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

如果看不懂的话，给你一个通俗的解释：是一种编程语言！

那么问题来了，Python为什么这么火？

究其原因是因为Python搭上了人工智能的时代快车，现在很多

人工智能的调用框架选择了python。

是不是又有点听不懂了，再来举一个前些年的例子：在智能手机还未普及的时候，Java曾经比现在的Python更火……

具体就不细说了，想说明一个结论：Python的火爆，既是时代进步所需，也不乏大肆炒作的原因！

可能大家更关心的是Python到底值得学吗，能学会吗？

从技多不压身的角度来看，肯定值得学，至于能不能学会，一试便知，很多宣传都是有免费体验的课程，但如果你从来没接触过编程，学习起来应该是有难度的，不过这个也因人而异，就本人接触过的人来说，有些人觉得编程要比Excel更容易。

说到这里，不得不提一下VBA了……

也经常有人问Python和VBA哪个厉害？

其实这基本没什么可比性，VBA虽然也是一种编程语言，但同时也是office软件里内置的一种工具（VBA和宏），可以这样说，精通了VBA之后，可以对office进行个性化的开发。

从适用面来说，Python要比VBA广泛很多，但是从受众人群来说，VBA要比Python更有群众基础，毕竟用办公软件的要比玩编程的人多。

但不论怎么比较，Python、VBA、office（主要是Excel）都是一种工具，能把这几个工具拉到一起做比较，源于另一个比较火爆的话题：数据分析！

要说数据分析，还得区别两个概念，数据分析和大数据分析到底一样吗？

简单来说，

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

要做大数据分析就必须依赖于强大的系统支持，各种ERP系统，BI平台都是干这个的，通俗点说就是数据库。

而我们常说的数据分析，可能并不完全与大数据分析一样，更多的是对系统获取的数据源再加工的过程，从数量级别来说，可能只有几百上千行，当然也有几万几十万行的数据源。

按数据量不同，就需要选择不同的工具，数据量大的，即便你不会Python，只要精通对应的数据库语言，例如SQL、Oracle、db2、SAP等，也是完全没问题的，只要你有足够的权限，就能直接对数据库里的数据进行处理；

数据量适中的，使用VBA或者Access等工具处理足矣；

而更多的是那些数据量并不太大的数据分析，精通（其实熟练使用足矣）Excel就很有必要了。

再举个不太恰当的例子吧，好比一个城市中的交通系统，轻轨、地铁固然方便快捷，而且承载量巨大，可是有时候脚踏车或者是电动车却更加方便，你非要拿地铁（Python）和脚踏车（Excel）做比较，不是有点可笑吗……

啰嗦了一大堆，想表达的观点只有一个：根据自己的情况选择适当的工具就好，当然能力允许的话，多掌握几个工具肯定没坏处。

但这不是今天要说的重点，重点是：一定不要把注意力全部放在工具的学习上，而应该是放在业务知识（包括思路）的学习积累上，这一点很重要！

可以这样说，如果你的业务知识足够多，随时能有解决问题的思路，即便对工具的掌握一般，也能有很好的分析结论，只不过会慢一点。

反之，如果你没有什么业务经验，更谈不上思路，即便掌握了再多的工具，你也只不过是领导的工具！

所以提高自己业务能力的同时，选择自己能很快上手的工具去学习，这才是正道。