Übergang von Excel zu Python

Viele Unternehmen wechseln jetzt von Excel zu Python, einer allgemeinen Programmiersprache auf hoher Ebene, die vom niederländischen Programmierer Guido van Rossum entwickelt wurde. Eine wachsende Zahl von Softwareentwicklern hält Python heute aufgrund der Vorteile, die erstere bieten können, für ein würdiges Ersatzwerkzeug für Excel.

Übergang von Excel zu Python

Excel ist ein gängiges Werkzeug für die Datenanalyse und wird häufig zur Durchführung von Analysevorgängen in der Finanzbranche verwendet. Excel ist jedoch tendenziell komplexer, da VBAs erforderlich sind. VBAs sind komplex in der Bedienung und erschweren die Arbeit mit Excel, wenn während der Datenanalyse mehrere Vorgänge ausgeführt werden.

Python als Programmiersprache bietet im Vergleich zu Excel verschiedene Vorteile. Es ist eine Open-Source-Programmiersprache mit zahlreichen Mitwirkenden, die sich freiwillig melden, um den Code regelmäßig zu aktualisieren und seine Funktionalität zu verbessern. Im Gegenteil, Excel ist eine kostenpflichtige Software, die nur diejenigen, die die Anwendung gekauft haben, mit Programmaktualisierungen versorgt und damit deren Verwendung einschränkt. Python wird außerdem mit einer Vielzahl vorinstallierter Bibliotheken geliefert, was Entwicklern Zeit spart, die sonst Projekte von Grund auf neu erstellen müssten.

Kurze Zusammenfassung

  • Der Übergang von Excel zu Python kann aufgrund der Fähigkeit des letzteren gerechtfertigt sein, komplexe Berechnungen und Algorithmen auszuführen.
  • Python ist einfacher zu erlernen und zu beherrschen, im Gegensatz zu Excel, das eine personalisierte Sprache namens VBA enthält, deren Beherrschung und Ausführung komplex ist.
  • Durch den Übergang von Excel zu Python können Benutzer verschiedene Vorteile nutzen, z. B. eine Open-Source-Codierungsplattform, viele freiwillige Mitarbeiter und kostenlose Bibliotheken.

Funktionale Integrationen

Eine gute Datenanalyse-Software sollte in andere analytische und nicht-analytische Software integriert werden können. Python passt gut in diese Beschreibung, da es sich gut in andere Programme integrieren lässt. Benutzer können verschiedene Arten von Dateiformaten in Python importieren und exportieren.

Beispielsweise ist Python mit der SQL-Syntax kompatibel und kann es sogar innerhalb seines Frameworks ausführen, um Daten und Tabellen in seine Umgebung zu extrahieren. Die Python-Umgebung automatisiert auch effizient Aufgaben wie das Importieren von Daten und das Schreiben analysierter Daten in Excel- oder CSV-Funktionen zur Datenanalyse.

Der Übergang von Excel zu Python kann unter dem Gesichtspunkt der funktionalen Integration gerechtfertigt sein. Erstens ist Python benutzerfreundlich, und sowohl Anfänger als auch erfahrene Analysten können die Sprache problemlos verwenden. Excel verwendet VBA VBA-Glossar Dieses VBA-Wörterbuch ist eine nützliche Anleitung für alle, die lernen möchten, wie VBA in der Excel-Modellierung verwendet wird. Lesen Sie alle Begriffe und Definitionen im folgenden VBA-Wörterbuch, um die Grundlagen zu erlernen, bevor Sie am VBA-Kurs zur Finanzmodellierung von Finance teilnehmen. language, eine personalisierte Plattform, die Makros verwendet, um Aufgaben für die Datenanalyse zu automatisieren.

Die Verwendung von Makros zur Automatisierung von Aufgaben ist komplexer als die Automatisierung von Aufgaben in der Python-Umgebung. Die Tatsache, dass Python leicht in andere Programme integriert werden kann, macht es auch besser für die Datenanalyse geeignet.

Code-Kompatibilität

Datenanalysecode kann als Skripte zur Wiederverwendung und weiteren Bearbeitung gespeichert werden. Python-Code ist reproduzierbar und kompatibel, sodass er für die weitere Bearbeitung durch andere Mitwirkende geeignet ist, die unabhängige Projekte ausführen. Im Gegensatz zur in Excel verwendeten VBA-Sprache ist die Datenanalyse mit Python sauberer und bietet eine bessere Versionskontrolle.

Noch besser ist Pythons Konsistenz und Genauigkeit bei der Ausführung von Code. Andere Benutzer können den ursprünglichen Code replizieren und dennoch eine reibungslose Ausführung auf derselben Ebene wie der ursprüngliche Code erleben. Die Fähigkeit, Code zu reproduzieren, macht Python effizienter als Excel, da Benutzer den anfänglichen Codierungsprozess umgehen und mit einem bereits funktionierenden Framework beginnen können.

Skalierbarkeit und Effizienz

Datenwissenschaftler bevorzugen Python gegenüber Excel, da es große Datenmengen verarbeiten und maschinelles Lernen und Modellieren einbeziehen kann. Bei der Verarbeitung großer Datenmengen benötigt Excel im Vergleich zu Python länger, um die Berechnungen abzuschließen. Wenn Daten gleichzeitig in die beiden Programme geladen werden, bleibt Excel hinter Python zurück, da es nicht für die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt ist.

Außerdem dauert das Importieren von Daten, die in einer anderen Analysesoftware erstellt wurden, in Excel länger. Es kann sogar noch langsamer sein, wenn die Datenmenge, die in die Tabelle importiert wird, enorm ist. Python schließt diese Lücke, da es ein effizienteres Tool zum Importieren und Exportieren von Daten in verschiedenen Formaten ist und sich somit ideal für das Scraping von Daten eignet. Im Vergleich zu Excel ist Python besser geeignet, um Datenpipelines zu verwalten, Aufgaben zu automatisieren und komplexe Berechnungen durchzuführen. Darüber hinaus verfügt es über einen großen Pool an Manipulationswerkzeugen und Bibliotheken.

Python vs. Excel in Organisationen

Python gilt als effizienteres Datenanalysetool für komplexe Berechnungen und große Datenmengen. Insgesamt ist Excel jedoch immer noch beliebter als Python und wird von einer großen Anzahl von Personen in der Finanzanalyse verwendet.

Während Excel nicht ideal für die Verarbeitung großer Datenmengen ist, ist es ein praktischeres Tool für Unternehmen mit kleinen Datenmengen, die einfache Berechnungen erfordern. Python hingegen ist effizienter als Excel, wenn das Unternehmen große Datenmengen verarbeitet, die automatisiert werden müssen, um innerhalb kurzer Zeit Ergebnisse zu erzielen.

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