对于大量数据，建议使用python。vba通常将数据存储在内存中。当数据没有分割，计算机配置不高时，会出现更多的卡。经过数据处理后，如果内存没有释放，电脑也会多用一卡通。vba一般启动两个cpu核进行数据计算，运算效率较低。现在微软已经停止了vba的更新，建议大家学习python更方便。如果只操作excel，两种学习难度相差不大，但是python会有更好的发展空间
还有一种更方便的方法，那就是使用powerbi的三个组件进行数据处理，使用powerquery进行数据处理，使用powerpivot进行分析查看的优势数据可视化是指学习周期短，数据可以自动刷新，启动时间相对较快。使用这种方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。当然，为了长时间的持续，建议学习python，但是开始的时间会比较长
虽然这种方法可能会产生很快的结果，效率也很高，但是由于所有的组件都是设计好的，所以基本上可以遵循规则，当您遇到问题时，您不能下推和重建组件，只能替换其他组件或更改组合方法；
并且您不能使用大量数据，因为excel的逻辑关系太弱，就像构建块会崩溃一样，因此，处理10000个级别的数据有点困难；因此excel不能用于建造高层建筑。毕竟，世界上没有用积木建造的高楼。
从数据分析的角度看，excel的可视化效果较差，数据采集无法与python相比。这不是excel的特长，但是excel在数理统计方面的表现还是很好的
所以当数据量比较小的时候，你想快速得到结果，而且逻辑关系简单，excel很香
！缺点是您需要能够做任何事情。你需要能够建造墙壁，建造和绘制图纸。自然比excel难学
从效率上讲，处理简单的问题肯定比excel差，但面对复杂的问题，python的优势可以凸显
有了这堆原材料，你不仅可以建造高楼，还可以建造飞机，船和火箭头，所以人们说，python是一种通用语言，它可以做任何事情，除了生孩子
另一点是，python是开源的，至少比matlab（深执迷）好得多
从数据分析的角度来看，python绝对比excel、数据采集，数据处理和数据分析、可视化都比excel好，当然这只是用于数据分析
当数据量大、逻辑关系复杂时，python是最佳的解决方案
ps:
当然vba是另一点。其实，我觉得vba的学习难度和python没有太大区别，但是使用起来太难了。让我们看看个人的具体需求。这里我不详细说明具体的区别
