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：1) 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。
2) 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。
4) 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。
5) 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。
6) 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。
7) 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。
8) 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
1) Python简单
首先Python容易学习，而且用途非常广泛。
2) 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！
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
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）