Python innovera dans la façon dont les analystes de données travaillent dans Excel

Microsoft a annoncé l'intégration de Python dans Excel.

Voyons comment cela va changer la façon dont travaillent les analystes Python et Excel.

L'intégration entre Excel et Python est une évolution significative des capacités analytiques disponibles dans Excel. La véritable innovation consiste à combiner la puissance de Python avec la flexibilité d’Excel.

Innovation

Avec cette intégration, vous pouvez écrire du code Python dans des cellules Excel, créer des visualisations avancées à l'aide de bibliothèques telles que matplotlib et seaborn, et même appliquer des techniques d'apprentissage automatique à l'aide de bibliothèques telles que scikit-learn et statsmodels.

Python dans Excel ouvrira certainement un certain nombre de nouvelles possibilités dans une feuille de calcul. Cela changera la façon dont les analystes Python et Excel travaillent. C'est comme ça.

Quels changements pour les analystes et les utilisateurs d'Excel

Excel est probablement l’outil d’analyse de données le plus populaire en raison de sa convivialité et de sa flexibilité.

Les utilisateurs d'Excel n'ont pas besoin de savoir programmer pour nettoyer les données ou créer des vues et des macros. Avec quelques formules et quelques clics, nous pouvons gérer les données et créer des tableaux croisés dynamiques et des graphiques dans Excel.

Excel seul était idéal pour effectuer une analyse de données de base, mais ses limites ne permettaient pas aux analystes de données d'effectuer des transformations de données complexes et de créer des visualisations avancées (et encore moins d'appliquer des techniques d'apprentissage automatique). En revanche, les langages de programmation comme Python peuvent gérer des calculs complexes.

Désormais, les analystes d'Excel devront apprendre Python pour pérenniser leur carrière.

Mais vont-ils s’adapter ?

Eh bien, le langage de programmation le plus proche de la plupart des utilisateurs d'Excel est Visual Basic pour Applications (VBA), mais même ceux qui écrivent du code VBA ne le savent pas. defiIls finissent par être des « programmeurs ». C'est pourquoi la plupart des utilisateurs d'Excel considèrent l'apprentissage de la programmation comme quelque chose de complexe ou inutile (pourquoi apprendre à programmer quand on peut obtenir un tableau croisé dynamique en un seul clic ?)

Espérons que les analystes d’Excel s’adaptent. La bonne nouvelle pour eux est que Python est un langage facile à apprendre. Les utilisateurs d'Excel n'auront même pas besoin d'installer Python sur leur ordinateur et de télécharger un éditeur de code pour commencer à écrire du code Python. En fait, il existe une nouvelle fonction PY dans Excel qui permet aux utilisateurs d'écrire du code Python dans une cellule Excel.

Incroyable, n'est-ce pas ? Nous pouvons maintenant écrire du code Python dans une cellule pour obtenir une trame de données et des vues dans notre feuille de calcul.

Il s'agit certainement d'une évolution dans les capacités analytiques d'Excel.

Les bibliothèques Python pour l'analyse des données seront disponibles dans Excel.

Cela profitera aux analystes Python et Excel

Vous pouvez désormais utiliser de puissantes bibliothèques Python telles que pandas, seaborn et scikit-learn dans un classeur Excel. Ces bibliothèques nous aideront à effectuer des analyses avancées, à créer des visualisations époustouflantes et à appliquer des techniques d'apprentissage automatique, d'analyse prédictive et de prévision dans Excel.

Les analystes Excel qui ne savent pas écrire du code Python devront se contenter des tableaux croisés dynamiques, des formules et des graphiques Excel, mais ceux qui s'adaptent feront passer leurs compétences analytiques au niveau supérieur.

Voici quelques exemples de ce à quoi ressemblera l’analyse des données avec Python dans Excel.

Avec Python dans Excel, nous pourrons utiliser des expressions régulières (regex) pour localiser des chaînes ou des modèles de texte spécifiques dans les cellules. Dans l'exemple suivant, une expression régulière est utilisée pour extraire les dates du texte.

Des visualisations avancées telles que des cartes thermiques, des cartes en violon et des tracés d'essaims sont désormais possibles dans Excel avec Seaborn. Voici le tracé de couple typique que nous créerions avec Seaborn, mais maintenant affiché dans une feuille de calcul Excel.

Enfin, vous pouvez désormais utiliser des modèles d'apprentissage automatique tels que DecisionTreeClassifier dans une feuille de calcul Excel et ajuster le modèle à l'aide de dataframes pandas.
Python dans Excel comblera le fossé entre les analystes Python et Excel

L’époque où les analystes Python et Excel avaient du mal à travailler ensemble sera révolue lorsque Python dans Excel sera disponible pour tous les utilisateurs.

Les analystes d'Excel devront s'adapter à ces nouveaux changements non seulement pour avoir Python comme nouvelle compétence sur leur CV, mais aussi pour pérenniser leur carrière. L'apprentissage de VBA ne sera pas aussi pertinent pour les analystes Excel que l'apprentissage des bibliothèques Python comme Pandas et Numpy.

Les calculs Python s'exécuteront dans le Microsoft Cloud, de sorte que même les analystes utilisant des ordinateurs aux ressources limitées bénéficieront d'un traitement plus rapide pour les calculs complexes.

D’un autre côté, les analystes Python pourront collaborer plus facilement avec les analystes Excel, comblant ainsi le fossé qui les sépare.

Python dans Excel va définitivement changer la façon dont les analystes Python et Excel abordent l'analyse des données à l'avenir. Après l'annonce de Microsoft, le nombre d'analystes Excel qui commenceront à apprendre Python va augmenter.

Python dans Excel est actuellement disponible pour les utilisateurs exécutant Beta Channel sous Windows. Pour y accéder, vous devez rejoindre le programme Microsoft 365 Insider. Pour plus d'informations, lisez ici.

Ercole Palmeri