1、python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。
2、适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要采用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。大数据量处理使用python的也多。如果单机单核单硬盘大数据量（比如视频）处理。显然只能用c/c++语言了。大数据与大数据量区别还是挺大的。
3、是否“适合”，不是重要的。重要的是要有人来做这些事。Python提供的开源算法库（如Pandas＼Numpy等）都是专用的数据处理的；各大数据处理程序也基本都会有python的库，方便用python的程序调用。比如大数据处理的hadoop|storm|spark等，专门的数据处理的程序接口如 R＼spss||sas等。
4、Python十分适合数据抓取工作，对于大数据的处理，具有一定的局限性：Python在大数据处理方面的优势： 异常快捷的开发速度，代码量少； 丰富的数据处理包，使用十分方便； 内部类型使用成本低； 百万级别数据可以采用Python处理。
1、数据存储不同 传统的数据分析数据量较小，相对更加容易处理。不需要过多考虑数据的存储问题。而大数据所涉及到的数据具有海量、多样性、高速性以及易变性等特点。因此需要专门的存储工具。数据挖掘的方式不同 传统的数据分析数据一般采用人工挖掘或者收集。
2、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V，数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值（Value）。大数据开发其实分两种，第一类是编写一些Hadoop、Spark的应用程序，第二类是对大数据处理系统本身进行开发。
3、大数据开发：简单粗略来说就是用工具实现大数据分析后所需要得出的结果。简单理解，大数据开发就是制造软件的，只是与大数据相关而已，通常用到的就是与大数据相关的开发工具、环境等等。
4、从概念上看数据分析、大数据分析和大数据，大数据是海量数据的存在，而数据分析是基于大数据存在的基础上才能对数据进行分析管理，并依据数据分析为企业经营决策提供依据。
5、简单点来说，大数据开发就是做大量数据的分布式计算的。数据分析主要是做数据的收集、挖掘、清洗、分析，最后形成分析报告想学的话可以参考下科多大。
数据分析需要掌握的知识点包括： 统计学基础：理解概率论、描述性统计、推断性统计等，为数据分析提供理论支持。 编程能力：学习如Python、SQL、R语言等编程语言，这些是进行数据分析的基本工具。Python是入门首选，R语言擅长统计分析和绘图，SQL用于数据库操作。
数据分析需要掌握的知识包括：统计学知识、数据分析工具、编程技能、业务知识与领域知识。 统计学知识：数据分析的核心是统计分析，因此掌握统计学知识是数据分析的基础。这包括概率论基础、描述性统计、推论性统计等知识。此外，还应熟悉各种统计模型的应用，如线性回归模型、聚类分析模型等。
数据分析所需掌握的知识点： 数学知识：对于初级数据分析人员，需要了解统计学的基础内容，包括基本的统计公式和统计模型。 数据质量分析：在处理数据集时，首先要评估数据集的质量，并对其进行描述性统计分析。
数学知识。数学知识是数据分析师的基础知识。对于初级数据分析师，了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力即可，了解常用统计模型算法则是加分。对于高级数据分析师，统计模型相关知识是必备能力，线性代数（主要是矩阵计算相关知识）最好也有一定的了解。
1、Excel 作为电子表格软件，适合简单统计（分组/求和等）需求，由于其方便好用，功能也能满足很多场景需要，所以实际成为研究人员最常用的软件工具。其缺点在于功能单一，且可处理数据规模小（这一点让很多研究人员尤为头疼）。
2、思迈特软件Smartbi大数据分析平台：定位为一站式满足所有用户全面需求场景的大数据分析平台。
3、Storm，作为开源实时计算系统，为Hadoop的批量数据提供了强大而稳定的处理能力。它易于编程，支持多种语言，适用于实时分析、机器学习等应用场景。 Storm的容错性和高吞吐量使其在众多企业中得到了广泛应用，如Groupon和阿里巴巴。
4、Hadoop适用于需要处理海量数据的场景。 Spark：Spark是一个速度快、功能全面的大数据处理框架。它通过使用内存计算，显著提高了数据处理速度，并减少了磁盘I/O操作。Spark还提供了包括机器学习、图计算和流处理在内的多种库。由于其高效性和灵活性，Spark在各种数据处理和分析任务中得到了广泛应用。
1、但是它已经为我们用纯java操作ole2对象提供了可能，而且克服了ole对象调用的缺陷，提供了服务器端的Excel解决方案。
2、import java.io.File；public class Test {public static void main（String[] args） throws Exception {File f = new File（d：/xls）；f.createNewFile（）；}} 好吧，之前没看到“用poi”这句话。
3、添加jar文件 java导入导出Excel文件要引入jxl.jar包，最关键的是这套API是纯Java的，并不依赖Windows系统，即使运行在Linux下，它同样能够正确的处理Excel文件。
4、如果你想完全靠自己码代码实现，那么工作量和难度都是巨大的。一般都是使用别人提供的工具包，调用别人的工具包里的方法来实现。
5、当有合并表格的情况下，认为是左上角单元格的数据，意思就是 标题 认为是a1，但是当你循环遍历这样的合并表格的话，数据是会重复的，即把合并的单元格拆分后每个单元格的数据都是一样的，这样就需要你判断过滤了。
如果将大数据量全部写入一个Excel工作表（sheet），可能会导致多个问题。首先，大数据量会增加Excel文件的大小，这可能使文件变得笨重，难以处理和打开。其次，大数据量可能会超出Excel工作表的最大行数（通常为1048576行），导致数据无法完全展示或处理。
首先，对于数据超过了65535行的问题，很自然的就会想到将整个数据分块，利用excel的多sheet页的功能，将超出65535行后的数据写入到下一个sheet页中，即通过多sheet页的方式，突破了最高65535行数据的限定。
分页，把数据放入多个sheet中 excel2003及以下的行数限制为65536 一个工作表，行用数字1—65536表示，共65536行；共256列，excel2007的行数限制为1048576，列数为256。
建议不要导出excel，当前excel中已经有支持cvs文件。解释：cvs文件的显示方式和xls的显示方式一样，并且此显示方式的执行效率要高于xls文件的额，因为cvs文件存储的是数据直接直接用英文逗号分隔，xls是存储的cell。所以在大量数据的情况下，都是导出为cvs文件。
