的确，如果单纯从一门编程语言的角度来说，python是比VBA强大不止一丢丢，但是，当你日常处理数据大部分都是在Excel上时，python是强龙，VBA却是地头蛇！所以，一样东西的强大与否不是你学不学的理由，而是哪一样更适合你的需要。接着再看Excel内的事情，包含的技能除了日常功能、函数之外，还有VBA和现在的Power系列。
现在，对于大部分的用户，我个人更加推荐Power系列的学习，优先于VBA。为此，我翻译过一段文字：Excel公式？VBA？还是Power Query！ 大海 Excel到PowerBI最近，一直有朋友问我到底学不学VBA，我一般不建议他们学，除非对编程很感兴趣，或者本身已经有一定的编程基础，否则，将耗费大量的精力，而收效甚微。
恰巧，最近在一本比较专业的书上找到关于Excel函数、VBA以及Power Query在数据导入、清洗、转换方面的一些描述和对比，翻译如下，供参考：黑魔法的好处和危险Excel可用多种不同的技术来实现魔法般的数据处理——有时单独使用，有时组合使用。这些魔法包括：Ø Excel公式——是技术人员经常利用的第一种技术，如VLOOKUP、INDEX、MATCH、OFFSET、LEFT、LEN、TRIM、CLEAN等等。
虽然公式往往被大多数Excel用户使用，但公式的复杂性因用户的经验和思路差异很大。Ø Visual Basic应用程序（VBA）——这种强大的语言可以实现强大而动态的数据转换。 VBA技术往往被高级用户使用，需要掌握一整套的语法规则。Ø SQL语句——SQL是操作数据的另一种强大的语言，特别是用于选择、排序、分组和转换数据。
但是，SQL通常只被高级用户使用，甚至很多Excel专业人士都不知道该怎么去应用，SQL也通常被认为是数据库专家的独门武器，尽管每个Excel专家都应该花一点时间学一学。所有这些工具都有一些共同点：多年来，它们基本上是唯一可用的数据清理和转换工具。尽管这些工具非常有用，但也存在两个严重的缺点：需要较长的时间来掌握技术和建立解决方案。
虽然可以使用这些工具来建立自动化的原始数据导入解决方案，但这往往需要经过多年的高级语言学习以及耗费大量的精力来进行范围界定、开发、测试和维护相应的解决方案。取决于解决方案的复杂性，数据导入格式的微小变化，或希望扩展原有解决方案来适应更多数据来源可能是一件很可怕的事情。在公司中，有一个所谓技术大神反而是一个隐藏的危险，这个人可能会建立一套令人惊叹的解决方案，直到他离开公司很久才出现问题。
然后，公司的其他人发现根本搞不懂这套方案，也就没有人能在出现问题的时候再搞定它。另一方面，大部分负责数据整理的人没有时间或机会学习这些先神奇的技术，结果，这种崩溃后无人能修复的大系统，还不如用一些简单基础的技术来重复处理和导入数据，即使要花费几个小时、几天、几个月甚至几年的精力及成本。但是，花点时间，想想你公司每月花费几个小时在Excel中进行重复的数据导入和清洗任务。
将这些时间乘以你公司的平均工资率……以及全球范围内的公司数量……你又会发现，这个成本非常惊人。我们希望有一个能应对以上矛盾的产品，既容易学习，其他人又容易接手并且理解障碍很少，又能实现自动的数据导入和清洗，使得你可以更加集中精力于数据的利用和增值——这个产品就是Power Query。未来转变Power Query解决了上述工具的相关问题。
这很容易学习，有最直观的用户界面，很容易维护，因为它显示了数据导入及清洗的每一步，你可以随时查看或修改。同时，Power Query中所做的所有操作，都可以通过简单点击几下完成刷新。我们花了数年时间使用黑魔法构建解决方案，但Power Query将改变游戏规则，原因有很多，其中之一就是学习速度。当涉及到数据导入、清洗和转换以便分析时，您学会Power Query的速度比Excel公式还要快，用于处理多种复杂数据源等情况时，比VBA要容易的多。
学习曲线图学习建议总的来说，我个人的建议是:Excel公式当然要学，因为这是最基础，用的最多的东西。关于幂查询和VBA的问题，幂查询是首选。如果你有空闲时间或者对编程感兴趣，学习VBA。除了上面说的权力查询，还有权力支点等等。可以多了解一下。
