Python wird die Art und Weise, wie Datenanalysten in Excel arbeiten, revolutionieren

Microsoft hat die Integration von Python in Excel angekündigt.

Mal sehen, wie es die Arbeitsweise von Python- und Excel-Analysten verändern wird.

Die Integration zwischen Excel und Python ist eine bedeutende Weiterentwicklung der in Excel verfügbaren Analysefunktionen. Die eigentliche Innovation besteht darin, die Leistungsfähigkeit von Python mit der Flexibilität von Excel zu kombinieren.

Innovation

Mit dieser Integration können Sie Python-Code in Excel-Zellen schreiben, erweiterte Visualisierungen mithilfe von Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn erstellen und sogar Techniken des maschinellen Lernens mithilfe von Bibliotheken wie Scikit-Learn und Statsmodels anwenden.

Python in Excel wird in einer Tabellenkalkulation sicherlich eine Reihe neuer Möglichkeiten eröffnen. Dies wird die Arbeitsweise von Python- und Excel-Analysten verändern. So geht das.

Was sich für Analysten und Excel-Benutzer ändert

Excel ist aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität wahrscheinlich das beliebteste Tool zur Datenanalyse.

Excel-Benutzer müssen nicht über Programmierkenntnisse verfügen, um Daten zu bereinigen oder Ansichten und Makros zu erstellen. Mit ein paar Formeln und ein paar Klicks können wir Daten verwalten und Pivot-Tabellen und Diagramme in Excel erstellen.

Excel allein eignete sich hervorragend für die Durchführung grundlegender Datenanalysen, aber seine Einschränkungen ermöglichten es Datenanalysten nicht, komplexe Datentransformationen durchzuführen und erweiterte Visualisierungen zu erstellen (geschweige denn Techniken des maschinellen Lernens anzuwenden). Im Gegensatz dazu können Programmiersprachen wie Python komplexe Berechnungen bewältigen.

Jetzt müssen Excel-Analysten Python lernen, um ihre Karriere zukunftssicher zu machen.

Aber werden sie sich anpassen?

Nun, die Programmiersprache, die den meisten Excel-Benutzern am nächsten kommt, ist Visual Basic für Applikationen (VBA), aber selbst diejenigen, die VBA-Code schreiben, wissen es nicht defiAm Ende sind sie „Programmierer“. Aus diesem Grund betrachten die meisten Excel-Benutzer das Erlernen des Programmierens als etwas Komplexes oder unnötiges (warum Programmieren lernen, wenn man mit einem Klick eine Pivot-Tabelle erhalten kann?)

Hoffentlich passen sich die Excel-Analysten an. Die gute Nachricht für sie ist, dass Python eine leicht zu erlernende Sprache ist. Excel-Benutzer müssen nicht einmal Python auf ihren Computern installieren und einen Code-Editor herunterladen, um mit dem Schreiben von Python-Code zu beginnen. Tatsächlich gibt es in Excel eine neue PY-Funktion, die es Benutzern ermöglicht, Python-Code in eine Excel-Zelle zu schreiben.

Erstaunlich, nicht wahr? Jetzt können wir Python-Code in eine Zelle schreiben, um einen Datenrahmen und Ansichten in unserem Arbeitsblatt zu erhalten.

Dies ist definitiv eine Weiterentwicklung der Analysefähigkeiten von Excel.

Python-Bibliotheken für die Datenanalyse werden in Excel verfügbar sein.

Davon profitieren sowohl Python- als auch Excel-Analysten

Jetzt können Sie leistungsstarke Python-Bibliotheken wie Pandas, Seaborn und Scikit-Learn in einer Excel-Arbeitsmappe verwenden. Diese Bibliotheken werden uns dabei helfen, erweiterte Analysen durchzuführen, beeindruckende Visualisierungen zu erstellen und maschinelles Lernen, prädiktive Analysen und Prognosetechniken in Excel anzuwenden.

Excel-Analysten, die nicht wissen, wie man Python-Code schreibt, müssen sich mit Excel-Pivottabellen, -Formeln und -Diagrammen begnügen, aber diejenigen, die sich anpassen, werden ihre analytischen Fähigkeiten auf die nächste Stufe bringen.

Hier sind einige Beispiele, wie die Datenanalyse mit Python in Excel aussehen wird.

Mit Python in Excel können wir reguläre Ausdrücke (Regex) verwenden, um bestimmte Zeichenfolgen oder Textmuster in Zellen zu finden. Im folgenden Beispiel wird ein regulärer Ausdruck verwendet, um Datumsangaben aus Text zu extrahieren.

Erweiterte Visualisierungen wie Wärmekarten, Geigenkarten und Schwarmdiagramme sind jetzt mit Seaborn in Excel möglich. Hier ist das typische Pärchendiagramm, das wir mit Seaborn erstellen würden, jetzt jedoch in einem Excel-Arbeitsblatt angezeigt.

Zu guter Letzt können Sie jetzt Modelle für maschinelles Lernen wie DecisionTreeClassifier in einem Excel-Arbeitsblatt verwenden und das Modell mithilfe von Pandas-Datenrahmen anpassen.
Python in Excel wird die Lücke zwischen Python- und Excel-Analysten schließen

Die Zeiten, in denen Python- und Excel-Analysten Probleme bei der Zusammenarbeit hatten, werden vorbei sein, wenn Python in Excel für alle Benutzer verfügbar wird.

Excel-Analysten müssen sich an diese neuen Veränderungen anpassen, um nicht nur Python als neue Fähigkeit in ihrem Lebenslauf zu haben, sondern auch ihre Karriere zukunftssicher zu machen. Das Erlernen von VBA wird für Excel-Analysten nicht so relevant sein wie das Erlernen von Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy.

Python-Berechnungen werden in der Microsoft Cloud ausgeführt, sodass selbst Analysten, die Computer mit begrenzten Ressourcen verwenden, eine schnellere Verarbeitung komplexer Berechnungen erfahren.

Andererseits können Python-Analysten einfacher mit Excel-Analysten zusammenarbeiten und so die Lücke zwischen ihnen schließen.

Python in Excel wird in Zukunft definitiv die Art und Weise verändern, wie Python- und Excel-Analysten an die Datenanalyse herangehen. Nach der Ankündigung von Microsoft wird die Zahl der Excel-Analysten, die mit dem Erlernen von Python beginnen werden, steigen.

Python in Excel ist derzeit für Benutzer verfügbar, die Beta Channel unter Windows ausführen. Um darauf zuzugreifen, müssen Sie dem Microsoft 365 Insider-Programm beitreten. Weitere Informationen finden Sie hier.

Ercole Palmeri