Excel と Python の統合により、Excel で利用できる分析機能が大幅に進化しました。 本当のイノベーションは、Python のパワーと Excel の柔軟性を組み合わせることです。
この統合により、Excel セルで Python コードを記述したり、matplotlib や seaborn などのライブラリを使用して高度な視覚化を作成したり、scikit-learn や statsmodels などのライブラリを使用して機械学習テクニックを適用したりすることもできます。
Excel での Python は、スプレッドシートで多くの新しい可能性を確実に開きます。 これにより、Python アナリストと Excel アナリストの両方の作業方法が変わります。 そういうわけです。
Excel は、その使いやすさと柔軟性により、おそらくデータ分析に最も人気のあるツールです。
Excel ユーザーは、データをクリーンアップしたり、ビューやマクロを作成したりするためのプログラムの方法を知る必要はありません。 いくつかの数式を入力し、数回クリックするだけで、Excel でデータを管理し、ピボット テーブルやグラフを作成できます。
Excel 単体でも基本的なデータ分析を実行するには優れていましたが、その制限により、データ アナリストが複雑なデータ変換を実行したり、高度な視覚化を作成したりすることはできませんでした (機械学習技術を適用することはおろか)。 対照的に、Python のようなプログラミング言語は複雑な計算を処理できます。
今後、Excel アナリストは将来のキャリアを保証するために Python を学ぶ必要があります。
しかし、彼らは適応するでしょうか？
ほとんどの Excel ユーザーに最も近いプログラミング言語は Visual Basic for Applications (VBA) ですが、VBA コードを作成する人でもよく知りません。 defi彼らは最終的には「プログラマー」になります。 そのため、ほとんどの Excel ユーザーは、プログラミングの学習を複雑なもの、または不必要なものと考えています (ワンクリックでピボット テーブルを取得できるのに、なぜプログラミングを学ぶ必要があるのでしょうか)。
Excel アナリストが適応してくれることを願っています。 彼らにとって良いニュースは、Python が習得しやすい言語であるということです。 Excel ユーザーは、Python コードの作成を開始するために、コンピューターに Python をインストールしたり、コード エディターをダウンロードしたりする必要さえありません。 実際、Excel には、ユーザーが Excel のセルに Python コードを記述できる新しい PY 関数があります。
すごいですね。 これで、セルに Python コードを記述して、ワークシート内のデータフレームとビューを取得できるようになりました。
これは間違いなく Excel の分析機能の進化です。
これは、Python アナリストと Excel アナリストの両方に利益をもたらします
pandas、seaborn、scikit-learn などの強力な Python ライブラリを Excel ワークブックで使用できるようになりました。 これらのライブラリは、高度な分析を実行し、見事なビジュアライゼーションを作成し、Excel で機械学習、予測分析、予測手法を適用するのに役立ちます。
Python コードの書き方を知らない Excel アナリストは、Excel のピボット テーブル、数式、グラフで対応する必要がありますが、適応する人は分析スキルを次のレベルに引き上げることができます。
Excel で Python を使用したデータ分析がどのようになるかを示す例をいくつか示します。
Excel で Python を使用すると、正規表現 (regex) を使用してセル内の特定の文字列またはテキスト パターンを見つけることができます。 次の例では、正規表現を使用してテキストから日付を抽出します。
Seaborn を使用すると、ヒート マップ、バイオリン マップ、群プロットなどの高度な視覚化が Excel で可能になりました。 以下は、Seaborn で作成する典型的なカップル プロットですが、Excel ワークシートに表示されています。
最後になりましたが、Excel ワークシートで DecisionTreeClassifier などの機械学習モデルを使用し、pandas データフレームを使用してモデルを適合できるようになりました。
Excel の Python は、Python と Excel アナリストの間のギャップを埋めるでしょう
Excel の Python がすべてのユーザーに利用可能になると、Python と Excel のアナリストが連携して作業するのが困難だった時代は終わります。
Excel アナリストは、Python を新しいスキルとして履歴書に記載するだけでなく、将来のキャリアを保証するために、これらの新しい変更に適応する必要があります。 Excel アナリストにとって、VBA の学習は、Pandas や Numpy などの Python ライブラリの学習ほど重要ではありません。
Python の計算は Microsoft Cloud で実行されるため、リソースが限られたコンピューターを使用するアナリストでも、複雑な計算の高速処理を体験できます。
一方、Python アナリストは Excel アナリストとより簡単に共同作業できるようになり、両者間のギャップを埋めることができます。
Excel の Python は、Python および Excel アナリストが将来的にデータ分析に取り組む方法を確実に変えるでしょう。 Microsoftの発表後、Pythonの学習を始めるExcelアナリストの数は増えるだろう。
Excel の Python は現在、Windows でベータ チャネルを実行しているユーザーが利用できます。 これにアクセスするには、Microsoft 365 Insider プログラムに参加する必要があります。 詳細については、こちらをお読みください.
Ercole Palmeri
先週の月曜日、フィナンシャル・タイムズ紙はOpenAIとの契約を発表した。 FT は世界クラスのジャーナリズムにライセンスを供与しています…
