大数据分析师考试教材用Python进行办公自动化需要学习什么知识？大数据分析师报考费用越早知道越好，

本文先来分享Python实现自动化办公需要学什么，从哪里学！以及自动化办公技巧的资源整理...

很多非IT职场人，想要把Python用到工作中，却不知道如何下手。其实自动化办公无非就是Excel、PPT、Word、邮件、文件处理、数据分析处理、爬虫这些，我们先了解Python自动化办公的知识点：

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一、Python基础

想要通过Python来自动化办公，那么肯定是要先熟悉基础语法，大家可以对照文档学习，也可以看相关基础课程。重点是在学习基础语法的时候，需要不断的上手练习。

二、Excel自动化

Python针对Excel有很多第三方的库可以用，下面给大家介绍一些：

Openpyxl：这个库是一个用于读取和写入Excel文件（扩展名为.xlsx的文件）的库。它支持Excel 2010及更高版本的文件格式。Openpyxl是目前使用较多的库之一。XlsxWriter：这是一个用于创建Excel文件的库。它允许你创建带有图表、图像和公式的复杂Excel文档。但是，它不支持读取已有的Excel文件。xlrd 和 xlwt：这两个库分别用于读取和写入Excel文件（扩展名为.xls的文件）。它们支持Excel 97-2003格式的文件。这两个库的功能有限，但在处理旧版Excel文件时可能会有用。Pandas：这个库主要用于数据分析和处理，但它也可以读取和写入Excel文件。Pandas可以与Openpyxl、XlsxWriter、xlrd和xlwt一起使用，使得在Python中处理Excel变得更加方便。

想要实现表格自动化，首先我们要了解Excel相关概念，比如工作簿、工作表、单元格、数据类型等。学习所选的库的用法，其实也就是安装、基本操作（读取、写入、格式化、单元格等）、高级功能（公式、图表等等）。

想要学习这些库，可以直接看官方文档。

如果大家对自动化办公兴趣比较浓厚，也可以买一本专门的教材来看。

三、PPT自动化

在Python中，有一个库可以帮助大家实现PPT自动化，叫【python-pptx】。它可以用来读取和创建PPT文件，也可以让你使用Python轻松地创建和修改PPT文档，包括创建幻灯片、添加文本框、图形、图片等。

想要学会PPT自动化，大家需要

学习Python基础知识：了解基本的数据结构、控制流程和函数等

学习PPt相关概念：了解幻灯片、布局、占位符、形状等；

学习python-pptx库的用法：熟悉库的安装、基本操作（如创建幻灯片、添加文本框等）和高级功能（如图形、图片等）

四、Word自动化

在Python中，有一个库可以帮助我们实现Word自动化，它叫做python-docx。python-docx可以用来读取和创建Word（.docx格式）文件。它可以让你使用Python轻松地创建和修改Word文档，包括添加段落、表格、图片等。

要学会word自动化，需要：

学习Word相关概念：了解文档结构、段落、样式等。学习python-docx库的用法：熟悉库的安装、基本操作（如创建文档、添加段落等）和高级功能（如表格、图片等）。

五、文件批量处理

文件处理包括批量修改或创建文件名、批量生成文档、批量修改路径等等重复性操作。如果一个个手工操作，那真的心累。

python在处理批量操作有得天独厚的优势，成千上万的文件修改可能只需几秒的时间。

os是python文件操作的库，可以实现对电脑上文件的增删改查。

六、数据处理和分析

数据处理的库主要有：pandas、numpy、matplotlib、sklearn...

pandas是一款不断进步的python数据科学库，它的数据结构十分适合做数据处理，并且pandas纳入了大量分析函数方法，以及常用统计学模型、可视化处理。

如果你使用python做数据分析，在数据预处理的过程，几乎九成的工作需要使用pandas完成。

在一些企业招分析师的笔试题中，pandas已经作为必考的工具，所以如果你想要入行数据分析师，请努力学习使用pandas。

numpy是python的数值计算库，包括pandas之类的很多分析库都建立在numpy基础上。

numpy的核心功能包括：

ndarray，一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数（无需编写循环）用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具线性代数、随机数生成以及傅里叶变换功能用于集成由C、C++、Fortran等语言编写的代码的A C API

numpy之于数值计算特别重要是因为它可以高效处理大数组的数据。这是因为：

比起Python的内置序列，numpy数组使用的内存更少numpy可以在整个数组上执行复杂的计算，而不需要Python的for循环

matplotlib和seaborn是python主要的可视化工具，建议大家都去学学，数据的展现和数据分析同样重要。

sklearn和keras，sklearn是python机器学库，涵盖了大部分机器学习模型。keras是深度学习库，它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。

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