Transizione da Excel a Python

Molte aziende stanno attualmente passando da Excel a Python, un linguaggio di programmazione generico di alto livello creato dal programmatore olandese Guido van Rossum. Un numero crescente di sviluppatori di software oggi considera Python un degno strumento sostitutivo di Excel, a causa dei vantaggi che il primo può offrire.

Transizione da Excel a Python

Excel è uno strumento comune per l'analisi dei dati ed è comunemente utilizzato per eseguire operazioni analitiche nel settore finanziario. Tuttavia, Excel tende ad essere più complesso poiché richiede l'applicazione di VBA. I VBA sono complessi da utilizzare e rendono difficile lavorare con Excel quando si tratta di più operazioni durante l'analisi dei dati.

Python, come linguaggio di programmazione, offre diversi vantaggi rispetto a Excel. È un linguaggio di programmazione open source, con numerosi contributori che si offrono volontari per fornire aggiornamenti regolari al codice e migliorarne le funzionalità. Al contrario, Excel è un software a pagamento che fornisce solo gli aggiornamenti del programma a chi ha acquistato l'applicazione, limitandone così l'utilizzo. Python viene inoltre fornito con un'ampia varietà di librerie preinstallate, il che fa risparmiare tempo agli sviluppatori che altrimenti sarebbero tenuti a creare progetti da zero.

Riepilogo rapido

  • Il passaggio da Excel a Python può essere giustificato grazie alla capacità di quest'ultimo di eseguire calcoli e algoritmi complessi.
  • Python è più facile da imparare e padroneggiare, a differenza di Excel che include un linguaggio personalizzato noto come VBA che è complesso da padroneggiare ed eseguire.
  • La transizione da Excel a Python consente agli utenti di godere di vari vantaggi, come una piattaforma di codifica open source, molti collaboratori volontari e librerie gratuite.

Integrazioni funzionali

Un buon software di analisi dei dati dovrebbe essere in grado di integrarsi con altri software analitici e non analitici. Python si adatta bene a questa descrizione poiché si integra bene con altri programmi. Gli utenti possono importare ed esportare diversi tipi di formati di file in Python.

Ad esempio, Python è compatibile con la sintassi SQL e può persino eseguirlo all'interno del suo framework per estrarre dati e tabelle nel suo ambiente. L'ambiente Python è anche efficiente nell'automazione di attività come l'importazione di dati e la scrittura di dati analizzati in funzioni Excel o CSV per l'analisi dei dati.

La transizione da Excel a Python può essere giustificata dal punto di vista dell'integrazione funzionale. Innanzitutto, Python è facile da usare e sia i principianti che gli analisti esperti possono utilizzare il linguaggio con facilità. Excel utilizza VBA Glossario VBA Questo dizionario VBA è una guida utile per chiunque desideri imparare a utilizzare VBA nella modellazione Excel. Rivedi ciascuno dei termini e delle definizioni nel dizionario VBA di seguito per apprendere i fondamenti prima di seguire il corso di modellazione finanziaria VBA di Finance. linguaggio, che è una piattaforma personalizzata che utilizza le macro per automatizzare le attività per l'analisi dei dati.

L'uso delle macro per automatizzare le attività è più complesso dell'automazione delle attività nell'ambiente Python. Inoltre, il fatto che Python possa essere facilmente integrato con altri programmi lo rende più adatto per l'analisi dei dati.

Compatibilità del codice

Il codice di analisi dei dati può essere memorizzato come script per il riutilizzo e l'ulteriore manipolazione. Il codice Python è riproducibile e compatibile, il che lo rende adatto per ulteriori manipolazioni da parte di altri contributori che eseguono progetti indipendenti. A differenza del linguaggio VBA utilizzato in Excel, l'analisi dei dati tramite Python è più pulita e fornisce un migliore controllo della versione.

Ancora meglio è la coerenza e l'accuratezza di Python nell'esecuzione del codice. Altri utenti possono replicare il codice originale e comunque sperimentare un'esecuzione fluida allo stesso livello del codice originale. La capacità di riprodurre il codice rende Python più efficiente di Excel poiché gli utenti possono bypassare il processo di codifica iniziale e iniziare con un framework già funzionante.

Scalabilità ed efficienza

I data scientist preferiscono Python rispetto a Excel per la sua capacità di gestire set di dati di grandi dimensioni, oltre a incorporare l'apprendimento automatico e la modellazione. Quando si gestiscono grandi quantità di dati, Excel impiega più tempo per completare i calcoli rispetto a Python. Quando i dati vengono caricati sui due programmi contemporaneamente, Excel rimarrà indietro rispetto a Python poiché non è progettato per gestire grandi quantità di dati.

Inoltre, Excel impiega più tempo per importare i dati creati in altri software analitici. Può essere ancora più lento quando la quantità di dati importati nel foglio di calcolo è enorme. Python colma il divario poiché è uno strumento più efficiente per importare ed esportare dati in diversi formati, rendendolo ideale per lo scraping dei dati. Rispetto a Excel, Python è in una posizione migliore per gestire pipeline di dati, automatizzare attività ed eseguire calcoli complessi. Inoltre, viene fornito con un ampio pool di strumenti di manipolazione e librerie.

Python contro Excel nelle organizzazioni

Python è considerato uno strumento di analisi dei dati più efficiente per calcoli complessi e grandi volumi di dati. Tuttavia, Excel è ancora più popolare nel complesso di Python ed è utilizzato da un gran numero di persone nell'analisi finanziaria.

Sebbene Excel non sia l'ideale per la gestione di grandi volumi di dati, è uno strumento più conveniente per le organizzazioni con piccoli volumi di dati che richiedono calcoli semplici. Python, d'altra parte, è più efficiente di Excel quando l'organizzazione gestisce grandi volumi di dati che richiedono automazione per produrre risultati in un breve periodo.

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