Інтеграція між Excel і Python є значним розвитком аналітичних можливостей, доступних у Excel. Справжньою інновацією є поєднання потужності Python із гнучкістю Excel.
Завдяки цій інтеграції ви можете писати код Python у клітинках Excel, створювати розширені візуалізації за допомогою таких бібліотек, як matplotlib і seaborn, і навіть застосовувати методи машинного навчання за допомогою таких бібліотек, як scikit-learn і statsmodels.
Python в Excel, безсумнівно, відкриє ряд нових можливостей в електронній таблиці. Це змінить спосіб роботи аналітиків Python і Excel. Це як.
Excel є, мабуть, найпопулярнішим інструментом для аналізу даних завдяки своїй зручності та гнучкості.
Користувачам Excel не потрібно знати, як програмувати для очищення даних або створення представлень і макросів. За допомогою кількох формул і кількох клацань ми можемо керувати даними та створювати зведені таблиці та діаграми в Excel.
Сам по собі Excel був чудовим для виконання базового аналізу даних, але його обмеження не дозволяли аналітикам даних виконувати складні перетворення даних і створювати розширені візуалізації (не кажучи вже про застосування методів машинного навчання). Навпаки, мови програмування, такі як Python, можуть виконувати складні обчислення.
Тепер аналітикам Excel доведеться вивчати Python, щоб підготувати свою кар’єру в майбутньому.
Але чи адаптуються вони?
Що ж, найбільш близькою для більшості користувачів Excel мовою програмування є Visual Basic for Applications (VBA), але навіть ті, хто пише код VBA, не знають, defiЗрештою вони стають «програмістами». Ось чому більшість користувачів Excel вважають вивчення програмування чимось складним або непотрібним (навіщо вчитися програмувати, якщо можна отримати зведену таблицю одним клацанням миші?)
Сподіваюся, аналітики Excel адаптуються. Хороша новина для них полягає в тому, що Python є легкою для вивчення мовою. Користувачам Excel навіть не потрібно буде встановлювати Python на свої комп’ютери та завантажувати редактор коду, щоб почати писати код Python. Насправді в Excel є нова функція PY, яка дозволяє користувачам писати код Python у комірці Excel.
Дивовижно, чи не так? Тепер ми можемо написати код Python у клітинці, щоб отримати фрейм даних і представлення всередині нашого аркуша.
Це, безперечно, еволюція аналітичних можливостей Excel.
Це принесе користь як аналітикам Python, так і Excel
Тепер ви можете використовувати такі потужні бібліотеки Python, як pandas, seaborn і scikit-learn, у книзі Excel. Ці бібліотеки допоможуть нам виконувати розширену аналітику, створювати приголомшливі візуалізації та застосовувати методи машинного навчання, прогнозної аналітики та прогнозування в Excel.
Аналітики Excel, які не вміють писати код на Python, повинні будуть обійтися зведеними таблицями, формулами та діаграмами Excel, але ті, хто адаптується, піднімуть свої аналітичні навички на наступний рівень.
Ось кілька прикладів того, як аналіз даних за допомогою Python виглядатиме в Excel.
З Python в Excel ми зможемо використовувати регулярні вирази (регулярні вирази) для пошуку певних рядків або текстових шаблонів у клітинках. У наступному прикладі регулярний вираз використовується для отримання дат із тексту.
Розширені візуалізації, як-от теплові карти, скрипкові карти та графіки роїв, тепер можливі в Excel із Seaborn. Ось типовий парний графік, який ми б створили за допомогою Seaborn, але тепер він відображається на аркуші Excel.
І останнє, але не менш важливе: тепер ви можете використовувати моделі машинного навчання, такі як DecisionTreeClassifier, у робочому аркуші Excel і адаптувати модель за допомогою фреймів даних pandas.
Python в Excel подолає розрив між аналітиками Python і Excel
Часи, коли аналітикам Python і Excel було важко працювати разом, минуть, коли Python в Excel стане доступним для всіх користувачів.
Аналітикам Excel потрібно буде адаптуватися до цих нових змін, щоб не лише використовувати Python як нову навичку у своєму резюме, але й підготувати свою кар’єру в майбутньому. Вивчення VBA не буде таким актуальним для аналітиків Excel, як вивчення бібліотек Python, таких як Pandas і Numpy.
Обчислення Python виконуватимуться в Microsoft Cloud, тож навіть аналітики, які використовують комп’ютери з обмеженими ресурсами, матимуть змогу швидше обробляти складні обчислення.
З іншого боку, аналітики Python зможуть легше співпрацювати з аналітиками Excel, подолаючи розрив між ними.
Python в Excel точно змінить підхід аналітиків Python і Excel до аналізу даних у майбутньому. Після оголошення Microsoft кількість аналітиків Excel, які почнуть вивчати Python, зросте.
Python в Excel наразі доступний для користувачів, які використовують Beta Channel у Windows. Щоб отримати доступ до нього, ви повинні приєднатися до програми Microsoft 365 Insider. Для отримання додаткової інформації читайте тут.
Ercole Palmeri
Минулого понеділка Financial Times оголосила про угоду з OpenAI. FT ліцензує свою журналістику світового рівня…
Мільйони людей оплачують потокові послуги, сплачуючи щомісячну абонентську плату. Поширена думка, що ви…
Coveware від Veeam продовжить надавати послуги реагування на інциденти кібервимагання. Coveware запропонує криміналістику та можливості відновлення…
Прогнозне технічне обслуговування революціонізує нафтогазовий сектор завдяки інноваційному та проактивному підходу до управління заводом.…
