现在很多行业，都离不开用Excel：
做财务的，要用Excel做报表；
做物流的，会用Excel来跟踪订单情况；
做HR的，会用Excel算工资；
做分析的，会用Excel计算数据做报表。
不知道你有没有这样的经历，
每次你用Excel做数据分析时，
你往往会生成好多张工作簿，
来做中间计算过程，
鼠标一路移到最后一页，
才出现最终结果表。
这种现象在咨询师，分析师很常见。
如果这时候源数据出了些问题，
你可能要从第一种报表开始看起，
然后，
一张张的仔细查看，确定错误出在哪。
而且，
这样一张张切换工作簿，很容易看花眼，错上加错。
为了避免这种情况，希望达到报表自动化，
很多人开始学Excel的高级技能 - VBA。
但其实，
第一，VBA并不容易学。
第二，VBA在数据量大的情况下，运行的很耗时。
下面我总结了几种，Excel让人头疼的地方：
- 连套错误
如果一个数据发生变化，而且这个数据在工作簿里多次被用到。万一其他地方没有引用公式，那么这个错误，很有可能要花很多手工和眼力去修改，而且还不一定能够改对。 - 不可扩展
Excel最多只有1048576行，16384列。
如果你的数据很多，
而且你的电脑内存又不够多的时候，
很有可能出现，
一直在处理或者直接跳出，
没有保存的现象。
我猜很多人都出现过这个现象。
3) 性能不好
一旦Excel数据量太大，就会大大影响你的工作簿的效率。
有时候，你哪怕新增一个数字，都要花很久才能输入完成。
更别说，打开和保存工作簿了。
- 公式复杂
由于Excel的单元格公式必须要在一句里面写完。
所以计算逻辑一旦复杂，不管是你在写的时候，还是公式出错的时候，或者别人读你的公式时候，都会非常的麻烦。
往往要花很多时间，来弄懂逻辑意义。
- 灾难性的忘记保存
要是遇上死机，自动跳出；
或者手滑按了关闭。
那么恭喜你，你可能一个上午的工作都白做了。
- 协同工作
虽然现在市面上云平台共享Excel供大家使用。
但是，大数据情况下，尤其在中国，
Excel还是在本地机器上运行和编辑，
这样的就对协同工作造成很大的不变。
- 版本控制
Excel的报告通常是V1，V2，VF版本来的。
如果是多人经手，你还能看到John_V1，Lily_V2等。
如果两个人同事都在改V3版本，又差不多时间发出，那就完全悲剧了。
- 公司运营
其实最早Excel是用来做一些小的，快速计算的事情，并不算入公司层面的永久方案的。
但现在，越来越多的需求是Excel的报表要求对接财务系统，运营系统，而Excel本身开发设计的时候，根本不是处于这些目的设计的。
所以不仅维护麻烦，而且这种报表在公司内部打通也不是一件容易的事。
说了那么多让人头疼的地方，那么我们应该怎么解决呢？
学习Python呀
- Python简单
首先Python容易学习，而且用途非常广泛。
- 有利于找工作
求职网上逛一圈，你会看多越来越多的职位招聘要求，除了会Excel外，还要求会Python。
3）可以偷懒呀
掌握了python后，你绝对能在1小时内，完成别人用Excel花2天做的事情。
别人996，你拿着手机偷偷玩王者荣耀，没有比这更爽的了吧！
为什么学Python，不学C++，JAVA呢
虽然很多人说C++，JAVA也完成Python的功能啊，为什么不学他们？理由有2点：
不容易学
代码太复杂
同一个数据处理，C++可能需要10行，而Python一行就可以搞定。
Python可以帮你做很多事情
Python还提供很多已经预先写好的代码，你只要引用一下就可以，连代码都不用写。
比如：
读写清理数据
统计计算
外部数据库直接对接
机器学习建模
画一些美观，而且有交互性的图表
写SQL
自动发送Email
网页爬虫
自动化
和Excel交互（如果你真的喜欢用Excel）
看完这10点，你是不是觉得Python像一个万能药，学1样，就能帮你做100样的感觉。
最后，小编想说一句话：我是一名python开发工程师，整理了一套最新的python系统学习教程，包括从基础的python脚本到web开发、爬虫、数据分析、数据可视化、机器学习,面试宝典。想要这些资料的，可以关注小编希望能对你有所帮助