Overgang fra Excel til Python - oversikt, fordeler

Mange selskaper går nå over fra Excel til Python, et høyt nivå, generelt programmeringsspråk opprettet av nederlandsk programmerer, Guido van Rossum. Et økende antall programvareutviklere i dag anser Python som et verdig erstatningsverktøy for Excel, på grunn av fordelene den tidligere kan tilby.

Overgang fra Excel til Python

Excel er et vanlig verktøy for dataanalyse, og det brukes ofte til å utføre analytiske operasjoner i finansnæringen. Imidlertid har Excel en tendens til å være mer kompleks siden det krever bruk av VBA. VBA er kompliserte å betjene, og de gjør Excel vanskelig å jobbe med når du arbeider med flere operasjoner under dataanalyse.

Python, som programmeringsspråk, tilbyr forskjellige fordeler sammenlignet med Excel. Det er et programmeringsspråk med åpen kildekode, med mange bidragsytere som frivillig gir regelmessige oppdateringer til koden og forbedrer funksjonaliteten. Tvert imot er Excel en betalt programvare som bare gir programoppdateringer til de som kjøpte applikasjonen, og dermed begrenser bruken. Python kommer også med et bredt utvalg av forhåndsinstallerte biblioteker, noe som sparer tid for utviklere som ellers ville være pålagt å lage prosjekter fra bunnen av.

Rask oppsummering

  • Overgangen fra Excel til Python kan rettferdiggjøres på grunn av evnen til sistnevnte til å utføre komplekse beregninger og algoritmer.
  • Python er lettere å lære og mestre, i motsetning til Excel som inkluderer et personlig språk kjent som VBA som er komplekst å mestre og utføre.
  • Overgang fra Excel til Python gjør det mulig for brukere å nyte ulike fordeler, for eksempel en åpen kildekode-kodingsplattform, mange frivillige bidragsytere og gratis biblioteker.

Funksjonelle integrasjoner

En god dataanalyseprogramvare skal kunne integreres med annen analytisk og ikke-analytisk programvare. Python passer godt inn i denne beskrivelsen siden den integreres godt med andre programmer. Brukere kan importere og eksportere forskjellige typer filformater til Python.

For eksempel er Python kompatibel med SQL-syntaks og kan til og med kjøre den innenfor sine rammer for å trekke ut data og tabeller til omgivelsene. Python-miljøet er også effektivt i å automatisere oppgaver som å importere data og skrive analyserte data til Excel- eller CSV-funksjoner for dataanalyse.

Overgang fra Excel til Python kan rettferdiggjøres fra et funksjonelt integreringssynspunkt. For det første er Python brukervennlig, og både nybegynnere og erfarne analytikere kan enkelt bruke språket. Excel bruker VBA VBA Glossary Denne VBA-ordboken er en nyttig guide for alle som ønsker å lære å bruke VBA i Excel-modellering. Gjennomgå hvert av begrepene og definisjonene i VBA-ordboken nedenfor for å lære det grunnleggende før du tar Finance's VBA Financial Modelling Course. språk, som er en personlig plattform som bruker makroer til å automatisere oppgaver for dataanalyse.

Bruk av makroer for å automatisere oppgaver er mer komplisert enn automatisering av oppgaver i Python-miljøet. Det faktum at Python enkelt kan integreres med andre programmer gjør det mer egnet for dataanalyse.

Kodekompatibilitet

Dataanalysekode kan lagres som skript for gjenbruk og videre manipulering. Python-kode er reproduserbar og kompatibel, noe som gjør den egnet for videre manipulering av andre bidragsytere som kjører uavhengige prosjekter. I motsetning til VBA-språket som brukes i Excel, er dataanalyse ved bruk av Python renere og gir bedre versjonskontroll.

Enda bedre er Pythons konsistens og nøyaktighet i utførelsen av kode. Andre brukere kan replikere den opprinnelige koden og fremdeles oppleve en jevn kjøring på samme nivå som den opprinnelige koden. Evnen til å reprodusere kode gjør Python mer effektiv enn Excel, siden brukere kan omgå den første kodingsprosessen og starte med et allerede fungerende rammeverk.

Skalerbarhet og effektivitet

Dataforskere foretrekker Python fremfor Excel på grunn av sin evne til å håndtere store datasett, samt innlemme maskinlæring og modellering. Når du håndterer store datamengder, tar det lenger tid å fullføre beregningene sammenlignet med Python. Når data lastes inn på de to programmene samtidig, vil Excel ligge bak Python siden det ikke er bygget for å håndtere store datamengder.

Det tar også lenger tid å importere data opprettet i annen analytisk programvare. Det kan gå enda tregere når datamengden som importeres til regnearket er enorm. Python bygger bro over gapet siden det er et mer effektivt verktøy for å importere og eksportere data i forskjellige formater, noe som gjør det ideelt for dataskraping. Sammenlignet med Excel er Python bedre plassert for å håndtere datarørledninger, automatisere oppgaver og utføre komplekse beregninger. Videre kommer den med et bredt utvalg av manipulasjonsverktøy og biblioteker.

Python vs. Excel i organisasjoner

Python regnes som et mer effektivt dataanalyseverktøy for komplekse beregninger og store datamengder. Imidlertid er Excel fortsatt mer populært generelt enn Python, og det brukes av et stort antall mennesker i økonomisk analyse.

Selv om Excel ikke er ideelt for håndtering av store datamengder, er det et mer praktisk verktøy for organisasjoner med små datamengder som krever enkle beregninger. Python, derimot, er mer effektiv enn Excel når organisasjonen håndterer store datamengder som krever automatisering for å gi resultater innen en kort periode.

Tilleggsressurser

Finance tilbyr Financial Modelling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-sertifisering Bli med på 350 600 studenter som jobber for selskaper som Amazon, JP Morgan og Ferrari-sertifiseringsprogram for de som ønsker å ta karrieren til neste nivå. For å fortsette å lære og fremme karrieren din, vil følgende finansressurser være nyttige:

  • Algorithms Algorithms (Algos) Algorithms (Algos) er et sett med instruksjoner som introduseres for å utføre en oppgave. Algoritmer introduseres for å automatisere handel for å generere fortjeneste med en frekvens som er umulig for en menneskelig handelsmann.
  • Excel-snarveier (PC og Mac) Excel-snarveier PC Mac Excel-snarveier - Liste over de viktigste og vanligste MS Excel-snarveiene for PC- og Mac-brukere, økonomi, regnskapsyrker. Tastatursnarveier gir deg raskere modellering og sparer tid. Lær redigering, formatering, navigering, bånd, lim inn spesial, data manipulering, formel og celle redigering, og andre mangler
  • Typer av finansiell analyse Typer av finansiell analyse Finansiell analyse innebærer å bruke økonomiske data for å vurdere selskapets resultater og komme med anbefalinger om hvordan det kan forbedres fremover. Finansanalytikere utfører primært sitt arbeid i Excel, ved hjelp av et regneark for å analysere historiske data og lage anslag Typer av finansiell analyse
  • VBA-makroer VBA-makroer Å sette makroer i Excel VBA er ganske enkelt. Strukturen for Excel VBA-makroer innebærer å starte med en underlinje () før du begynner på makrokoden. Makroer bruker Visual Basic-applikasjonen i Excel til å lage tilpassede brukergenererte funksjoner og øke hastigheten på manuelle oppgaver ved å lage automatiserte prosesser.

Siste innlegg