用python处理excel数据的优势-python数据分析相对于bi和excel的优势是什么？

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但是不管是什么职能，如果说要求懂python的话，大多不是直接面向客户的职能（我们传统意义上的销售），而是一些偏向于分析的职能，这些职能大多偏向于市场、销售策略和领导层。在这些方向上，python可以用来快速抓取信息来辅助决策。具体来说：

市场方向利用python开发网页爬虫来大量获取市场信息了解市场动向

利用Python的数据接口调取企业内部的数据

利用Python的数据分析工具对市场数据进行整合分析

利用Python的机器学习工具发掘新兴市场

销售策略利用python分析客户数据

利用python预测销量趋势和季节趋势

利用python发掘优质客户

利用python发掘客户喜好

领导层利用python进行可视化分析

利用python研究运营状况

利用python进行各种成本分析

利用python进行人力分析

从上面可以看出，python作为一种分析工具几乎可以适用于任何的业务分析场景。

这主要是因为Python里面有各种各样不同的包来应对各个领域的常见问题，其中包括：

数据提取excel

database

html

json

txt

pdf

数据分析pandas

numpy

图像处理opencv

机器学习scikit-learn

scipy

tensorflow

pytorch

数据可视化Matplotlib

Seaborn

ggplot

Plotly

而BI和excel则相对Python来说功能覆盖面窄了很多，BI主要是专注于出可视化的分析报表，excel则更注重数据处理，并且由于Python是一个开源社区，里面有很多的人在贡献各个领域的数据分析的包，而BI和excel则都是由企业负责开发的，可适用的场景拓展起来也比较慢

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