在自动化处理Excel数据的领域，Python和VBA都是常见的编程语言，但若论效率与实用性，Python无疑更胜一筹。首先，Python具备丰富的库支持，如pandas、openpyxl等，能够轻松实现数据读取、清洗、分析与输出，而VBA虽然同样能与Excel互动，但其库资源相对有限。
然而，优化过程中也揭示了Python在读写Excel文件性能上的局限性，相较于VBA，Python的Excel处理类库在访问Excel内部数据时效率较低。这表明在处理Excel数据时，Python虽然在内存中的数据处理效率高，但在与VBA进行直接比较时，尤其是在频繁读写Excel格子内的数据方面，性能表现并不占优势。
在处理Excel时，VBA无疑展现出其优势，作为Office的内置脚本语言，它专为Microsoft Office应用设计，使得操作更为直接和高效。相比之下，Python虽然拥有广泛的功能，但在处理Excel这类特定任务上，Python并未配备针对Office的专用库，需要开发者自行寻找和整合相关的库来实现，这无疑增加了一定的复杂性。
Python需要大约96毫秒，而VBA只需要33毫秒，VBA的执行速度要快三倍。Python提供的xlwings库，在读写excel方面的性能缺很难说优秀，相比vba来说更是差了一大截。VBA访问自己Excel的Sheet，Range，Cell等对象速度飞快，这就是一体化产品的优势。
vba处理起来肯定更加直接，因为他就是针对office设计的，python也拥有强大的功能，但并没有针对office的库，需要查找相关的内容来完成，相对麻烦一点，vba更加的直接。
具体操作包括三个步骤：编写事件类，将事件类绑定到Excel，以及设置一个循环等待Excel的通知。在核心代码中，你需要定义事件处理函数，如单击或双击单元格时的响应，然后用WithEvents方法将工作簿与事件类关联起来，最后通过死循环和适当的时间间隔，确保程序持续监听Excel的事件。
处理一般主要用的有如下语言：R语言：为统计人员开发的一种语言，可以用R语言构建深奥的统计模型、数据探索以及统计分析等；Python语言：Python是数据分析利器，使用Python进行科学计算可以提高效率，Python可以替代Excel进行更高效的数据处理。
Python，python是一种计算机程序设计语言，可应用于网页开发和软件开发等方面，2010年，python被TIOBE编程语言排行榜评为年度语言。python的创始人为GuidovanRossum，python的开发受到Modula-3语言的影响，python具有易读、可扩展、简洁等特点。
大数据处理技术没有固定的编程语言，但Java、Python和Scala是常用的选择。Java之所以流行，是因为它能够高效地进行分布式计算，并且广泛应用于构建Hadoop系统及开发大规模分布式应用。Python则因其易于学习和使用，以及强大的数据处理能力而受到青睐。
Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。
数据分析软件靠不靠谱，来试试Smartbi，思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
数据分析工具包括以下几类：数据处理工具Excel在Excel，需要重点了解数据处理的重要技巧及函数的应用，特别是数据清理技术的应用。
Tableau是一款交互式数据可视化软件，它的本质其实也是Excel的数据透视表和数据透视图。Tableau也是很好的延续了Excel，只需要简单地拖拽，就能很快地实现数据的分类汇总，然后拖拽实现各种图形的绘制，并且可以实现不同图表之间的联合。
