Есть очень большой смысл использовать питон для анализа данных, но для этого желательно владеть техническим английским без словаря, потому что почти вся документация - на инглише
В само программирование не обязательно заквпываться глубоко. Синтаксис на питоне не шибко сложный, ну а математика - она и в Африке математика, почти одинаковая на компе и на бумаге
Самые популярные прибамбасы для расчётов на питоне называются
pandas и
SciPy. Ещё надо рисовать графики. Инструментов для рисования - вагон и маленькая тележка, но для начала можно глянуть в сторону
Plotly. В самом простом варианте графики рисуются в одну строчку кода
Для чтения из 1С надо настроить читалку данных, но это, в общем, несложно, тоже, скорее всего, 1-2 строчки, причём, не меняющихся
Всё это безобразие надо где-то запускать, делать быстрые прикидки, проверять гипотезы. Специально для таких целей разработана невероятно удобная среда -
Jupyter Notebook. Написал формулу и тут же увидел результат
Для начала работы, конечно, было бы неплохо, чтобы более опытные товаризчи всё это установили, настроили и показали, как ставить недостающие модули, потому что обязательно захочется дополнительных модулей. В принципе, ставится не сложнее, чем винда или линукс, но с нуля ставить всё-таки сложновато
Сами выборки и рисование, по мне, делаются проще, чем на экселе (у экселя язык запросов, по мне, совершенно инопланетянский).
Пример графика численности населения из штатной документации Plotly. Я немножко упростил для наглядности и добавил комментарии:
data_canada = px.data.gapminder().query("country == 'Canada'") # выборка по Канаде
px.bar(data_canada, x='year', y='pop') # собственно рисование
В отличие от Excel, на питоне нет визуальных конструкторов запросов. Все выборки делаются ручками с клавиатуры. Зато сколько-то сложные расчёты делать в разы удобнее, чем в ёкселе. И наоборот: простые графики как раз-таки удобнее рисовать на ёкселе
