Excel集成Python当下为何影响不大？

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回答迟了，热度没了，不聊热点，我想从数据分析师角度谈未来预期。省流：excel集成Python，对小部分Python使用者无影响，大部分excel使用者也不会受太大影响。但长远而言，这种工具融合给职场人带来的影响是从如何做到学什么的问题。

在我看来，这件事从AI浪潮的视角而言，是标志性转折点（其一）。excel与Python融合是开端，后续接入语言大模型为第二步，再增添各类语音插件，就如同三生万物一般会产生众多结果。从商业角度看，微软得确保其办公软件在市场上一直占据统治地位，即人有我有，人无我也要有。说实话，对于VBA而言，不是面包和米饭都能果腹就可随意选择。办公是协作过程，当多数人熟练运用新工具时，旧工具就只能被闲置了。四五年前数据分析师还用跳板机，现在应届生都没听过这东西了。excel在办公领域占据统治地位。即便如今有WPS、云办公文档，但多数中小企业日常传文件或整理文档时，仍普遍以excel为主。要是付费购买了微软365，飞书和钉钉恐怕只能被闲置一旁了。渭河数据分析社区，有更多excel集成Python的内容，欢迎加入。在知识星球能找到这些内容的出处。若担心质量，可利用星球三天无理由退款提前预览，也可阅读本文免费阉割版，信任是很重要的基础。渭河原创知识库百万字，千用户，零基础入门，分析进阶，含职场分享与未来发展。就这件事而言，单从事情本身来讲，我在excel里加入Python，这有改变什么吗？目前基本上不存在。为什么？Python使用者大多不用excel，用代码打开excel处理后再输出并不麻烦，习惯了程序语言就会不适应拖拉拽的可视化操作。反过来，我是个excel使用者，以前从没接触过Python。就算它内嵌了，我的习惯让我觉得用不到，我都不知道拿它能做什么。于是许多吃瓜群众的第一反应就是，这东西没什么用。我也这么觉得，这东西目前下载还受限，即便说能在上面做机器学习，也让人感觉不切实际。就好比架起个柴火大锅，然后说县城小餐馆也能做开水白菜似的，会给人一种高高在上的惊愕感。不过要是把时间线拉长来看，这个动作实际上是开拓出了一个更为广阔的市场，这个市场面向大量使用excel的非代码人员，他们日后能够更灵活地运用复杂的。你无需知晓这个操作是如何达成的，内嵌Python也不是让你来编写的，你得到的是成熟的分析方案与结果，我认为这更具意义。这种分析方案并非凭空产生。现阶段，它依靠VBA和一些BI可视化模板来维持。当有一组数据时，它能进行数据预处理和制作简单的数据大屏，若再复杂些就得靠代码做产品了，可这会让很多个人工作室和小公司预算超支，所以他们还是依赖简单的excel。未来加入大模型后，靠售卖成套提示词，能将需求解构成分析需求，再用Python翻译分析需求，最终在excel上实现，这样成本还能进一步降低。不是现在做不到，而是要把成本降下来。也许以后会有这样一种方案，就像现在花9.9元买个模板那样简单，输入表头和数据，就能得到一套自动化分析。大模型在工具融合方面会做到极致。从数据分析师的视角看，科研人员常用r、spaa和sas，互联网人员常用sql、Python和excel，数据开发人员常用Java、Python。将来，这些工具的使用或许都会被整合到某个软件中，像在excel或者微软全家桶里就能完成所有工作，甚至全家桶能自动为用户完成代码开发、数据埋点、撰写产品文档、进行数据分析以及产出报告。关键之处依然是你所提出的需求。分析会变得更加复杂，分析师可能察觉不到，但很多非分析师的人会发现，数据分析过程被简化为愈发复杂的问题。一家小餐饮店或许从未考虑过用户画像与喜好，也看不出相关数据潜藏的问题。未来或许会有基于每日经营数据的本地智能预警方案（不是现在没有，比如接入美团这种APP时，它也会提供一些用户数据），并且能够根据临时需求自动理解并修改，更加定制化。我们可以做些什么？如果是分析师，要明白工具已非最核心需求。很早我就在说，不管是学sql、Python还是excel，亦或是可视化学tableau、powerbi还是finebi都不是最关键的。全都没什么要紧的。excel能够编写Python和SQL了。再往后，Python和SQL能够用操作了。自从有了ChatGPT，我忘掉了不少函数，在需要的时候就调用prompt解决问题，或者直接说我要聚合两列数据。我只需学习如何发现问题与提出需求。我得先知晓聚合这个名词，它源于统计学中的分组，在excel里被称为数据透视表，在Python中是Pandas包的groupby函数，在SQL里则是group by函数。一个需求要记三个函数，这不是难为人吗？

关键是要记住，老板问这个数据怎么分组时，你却反过来问分析框架，这不是很愚蠢吗？可视化就别再提了，乏了。大部分只使用excel的同学也是这样，一旦有相关事物出现后，仍然会有更多人询问Python的学习方法。但要是出现一个新工具，其学习成本还像以前那么高，那这个工具本身就存在问题。excel早就能够内嵌Python了，为何现在才这么做？不就是为了日后降低学习成本才产生这样的需求吗？关键在于，有了这些方案后，你或者你的竞争对手能更快速、更精准地把握数据和分析，从而加剧内卷，裁掉更多表面的工具人，让某些公司继续保持二十年的市场统治地位，打工人依旧勤恳打工，资本家的名单也不会改变，这才是最终的结果。