先说说vba和python的区别，再来看这两做数据分析的优缺对比。
一、vba和python二者的区别
vba，全称visualbasicforapplication，用于windows程序内扩展编程的vb语言，Microsoftword、excel、ppt中都默认都集成了该功能，无需额外安装解释器。目前国内金山wps也支持，只需要安装一个vba插件就可以了。
python是一门独立的解释性编程语言,可用于linux/windows/mac跨平台软件开发，用途广泛。linux和mac系统自带python2,选择python可以直接在线安装。windows则需要选择相应的版本并手动安装。
二、vba、python做数据分析的优缺对比
1、分析的数据格式对比
Excel优点:
我们用vba做数据分析，往往是在单个固定格式excel中，虽然excel也可以连接外部数据，需要录制宏，这个对于不太会写代码的数据分析员，用起来很方便，他会把操作过程记录并保存为vba红代码，方便一建执行调用。
Excel缺点:
但外部数据连接，一般使用的odbc接口，默认可以加载access和SQLserver数据库，连接其他数据库就需要下载安装相应的驱动程序，对于尝试用excel做数据分析的人员来说，甚是麻烦。
python优点
而python不仅可以读取excel、access，还可以很方便的连接关系型数据库mysql、sqlserver，还有非关系型数据库mongodb等
python不足
要求程序员理解数据库连接、认证、数据读取过程，具有一定的编程基础，手写整个过程
2、vba函数/宏过程与python分析工具的便捷性对比
Excel优点
vba宏，可以录制，所有excel数据录入、筛选、排序、公式计算的过程都可以记录下，生成vba代码，excel也有数据分析的扩展。
Excel缺点
Excelvba没有分类、聚类数据挖掘的现成函数。
pyhton优点
有numpy和pandas数据分析工具库和sklearn数据挖掘（模型）工具
python缺点：
需要学习掌握数据结构和常用筛选、排序，分组统计函数和数据挖掘算法工具
3、数据量限制和性能对比
excel数据量限制
最大支持行，根本算不上大数据级别的量。
excel性能较差
当excel文件较大时，打开速度就很慢。
python数据量没有限制
只要计算机内存够，无论多大的数据量都能加载进。
而且pandas基于列的数据结构，支持矩阵广播式操作，速度更快，很适大数据分析。
python偶发错误
但无限制的数据加载有时也会导致机器负荷较大，甚至内存溢出的问题出现。
由此可见vba数据分析各有优缺，关键看使用场景。对于专业的数据分析工程师，vba和pyhton都是必备技能，灵活解决问题。
愿我的分享给大家学习数据分析挖掘带来真正的价值，欢迎