这周碰到一个工作中的案例，可以很好的帮助初学者理解Excel，Python和数据可视化平台（比如Tableau）之间的关系。
虽然案例隐掉了具体数据内容，但是数据量和整个过程是真实的，很有参考价值。
Tom的烦恼
公司有一个很棒的销售，属于技术性销售，很善于分析数据，从数据中找线索。我们称他为Tom吧。
Tom很擅长使用Excel，可以用Excel轻松的做出各种数据透视图和分析报表。
这种：
这种：
还有这种：
这周Tom遇到了一个难题。他从某个数据网站上下载了一份大的数据。有多大呢，2个G。而且数据格式是XML。
XML也是一种很常见的数据格式，在JSON和Restful统治网络之前，它是王者，现在仍然是很重要的数据格式。下面是一个XML片段：
这下Tom很为难！首先这么大的文件，根本打不开；再者了，XML格式无法用Excel处理。
解决方法
烦恼了半小时后，善于学习的Tom想到了Excel之外的技术 - Python。
如果用Python去读取这个大文件，然后再转成Excel能够读取的CSV文件。是不是就可以了呢？应该可以！
Tom学过一点Python，但是感觉自己不知道如何下手写代码。
❝ 至少Tom学习过一点，虽然没能力写出很复杂的代码， 但当遇到问题的时候，能够有思路。这是在解决问题上及其重要的一步。
于是Tom找了一个程序员帮忙，最后他们比较好的解决了这个问题。最终解决的步骤是这样的：
- 用Python读取大文件。Python可以一行行的读取数据，所以文件大不是问题。
- 读取出的XML数据转换成CSV格式。
- 由于行数太多，每80万行数据保存一个新的文件，否则Excel还是打不开。
- 用Excel打开解析好的CSV文件。一旦能用Excel打开了，就进入了Tom擅长的领域。
这样基本上遇到了Tom的问题，但是并不完美。因为每个月都会有一份这样的大文件。虽然通过Python转成Excel以后能够处理本月的数据，但是无法进行跨月的数据分析。
所以他打算做进一步的优化，大致思路是这样的：
- 每个月把数据存放到数据库。
- 用Tableau连接到数据库，在Tableau上做数据分析和可视化。
这样数据就都打通了：
而且有了Tableau这个平台，分享和查看就更方便了：
总结和建议
在这个真实的例子中：
- 使用Python是为了更方便的处理数据，或者说是为了自动化。
- 处理完了数据，很可能还是要用Excel去进一步处理或者查看的。毕竟Excel要方便的多，可以随意修改，做过滤等等。
- 为了更加系统的分析，串联这些数据，可能会使用Tableau等更专业的数据分析平台。
所以这些技术完全不冲突，而且会互相补充，共同完成复杂的工作。
❝ 有时候广告中会把它们对立起来，那完全是为了通过标题吸引流量，不用太认真。
❞
希望本文能给小白解惑。如果你想学习Python，或者Excel，或者Tableau都完全不用犹豫，不用担心它们会冲突。多多学习是永远不会错的。
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