Học Python hay Excel tốt hơn?

Excel là một công cụ vô giá, nhưng nó có những hạn chế. Dưới đây là 9 ví dụ về thời điểm Python là lựa chọn hiệu quả và hiệu quả hơn

1. Nhập và thao tác dữ liệu mạnh mẽ hơn

Không giống như Excel, Python về cơ bản có thể đọc bất kỳ loại dữ liệu nào, cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Thao tác dữ liệu – các tác vụ như cài đặt phụ, hợp nhất và mã hóa lại dữ liệu – cũng dễ dàng hơn nhiều trong Python. Bất kỳ ai đã dành nhiều thời gian để hợp nhất và xóa một số tập dữ liệu lớn trong Excel để phân tích đều có thể chứng thực rằng đó là một quá trình khó khăn và tốn thời gian. Nhưng Python làm cho quá trình này đơn giản hơn và nhanh hơn

2. Tự động hóa dễ dàng hơn

Excel có thể là một trở ngại lớn khi bạn đang cố gắng tự động hóa một quy trình hoặc chạy nhiều lần cùng một phân tích. Sử dụng Python có thể làm điều này nhanh hơn nhiều. Ví dụ: nếu bạn cần chạy cùng một phân tích trên một tập hợp dữ liệu bán hàng mới mỗi tuần, thì việc thực hiện điều này trong Excel sẽ yêu cầu mở một tệp khác theo cách thủ công mỗi tuần và nhập lại công thức cũng như các yếu tố khác cần thiết cho phân tích. Nhưng bạn có thể thực hiện phân tích tương tự một cách tự động bằng một ngôn ngữ như Python, viết một tập lệnh đơn giản để nhập dữ liệu mới và chạy cùng một phân tích mỗi tuần, xuất kết quả ở bất kỳ định dạng nào bạn muốn

3. Làm việc dễ dàng hơn với nhiều dữ liệu

Trong Excel, các dự án được sắp xếp theo trang tính hoặc tab và nếu bạn đã từng xử lý các tệp Excel có hàng tấn trang tính hoặc nhiều mục nhập dữ liệu trong mỗi trang tính, bạn sẽ biết rằng nó có thể rất chậm và rất nhanh. Tuy nhiên, Python có thể xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh hơn nhiều

4. tái sản xuất nhiều hơn

Phân tích dữ liệu hữu ích nhất khi bạn có thể giải thích những gì bạn đã làm cho người khác và những người khác có thể dễ dàng sao chép công việc của bạn để xác nhận (hoặc bạn có thể tự sao chép để kiểm tra lại). Nhưng điều này là khó khăn trong Excel. Trong Python chạy lại phân tích đơn giản bằng cách nhấn “Enter” và thật dễ dàng để thêm nhận xét vào mã của bạn

5. Dễ tìm và sửa lỗi hơn

Khi bạn mắc lỗi trong Excel, việc tìm ra lỗi có thể khó khăn. Nhưng khi bạn mắc lỗi trong một ngôn ngữ viết mã, thông thường bạn sẽ nhận được thông báo lỗi giải thích điều gì đã xảy ra. Và tất nhiên, bạn cũng nên có nhận xét giải thích từng dòng mã của mình, điều này giúp bạn dễ dàng quay lại và kiểm tra lại từng bước để tìm lỗi

6. Khả năng tiếp cận nguồn mở

Excel rất tuyệt, nhưng nó thuộc sở hữu của Microsoft, điều đó có nghĩa là cuối cùng bạn phụ thuộc vào Microsoft về các bản cập nhật và hỗ trợ tính năng. Không giống như Excel, Python là mã nguồn mở và miễn phí, điều này cũng có nghĩa là bất kỳ nhà phát triển nào (bao gồm cả bạn) đều có thể tạo các gói và thêm chức năng để cải thiện tính dễ sử dụng

7. Thống kê nâng cao và khả năng học máy

Python có nhiều khả năng thống kê nâng cao hơn Excel và cho phép tạo các mô hình máy học

8. Khả năng trực quan hóa dữ liệu nâng cao

Rõ ràng, Excel có thể tạo ra nhiều loại biểu đồ, nhưng các ngôn ngữ lập trình có thể làm được nhiều hơn thế, Python có khả năng đồ họa tốt hơn, tiên tiến hơn và hiện đại hơn. Bạn càng hiểu dữ liệu của mình dễ dàng bao nhiêu thì công việc của bạn càng có tác động thực sự bấy nhiêu.

9. Ổn định đa nền tảng

Các tập lệnh trong các ngôn ngữ lập trình như Python có thể chạy trên mọi nền tảng và sẽ hoạt động trên các máy Windows, Mac và Linux, nhưng điều này không phải lúc nào cũng đúng với các tệp Excel

Nếu nơi hạnh phúc của bạn bị lạc trong các trang của sổ làm việc Microsoft Excel, thì có một ngôn ngữ lập trình mà bạn có thể sẽ thích thú. con trăn. Được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện có, Python được sử dụng cho mọi thứ, từ phát triển web đến học máy và tất nhiên là cả khoa học dữ liệu

Ada Morse, Nhà phát triển chương trình giảng dạy Codecademy về Khoa học dữ liệu cho biết: “Mặc dù có những lợi thế khi sử dụng cả Excel và Python, nhưng “Python chỉ mạnh hơn một chút”. Khóa học Codecademy miễn phí mới Bắt đầu với Python cho Khoa học dữ liệu cũng là một cách tuyệt vời để làm quen với viết mã. Trong suốt khóa học, bạn sẽ học các nguyên tắc viết mã cơ bản sẽ xuất hiện lại khi bạn học các ngôn ngữ lập trình khác. Sau khi bạn biết một ngôn ngữ lập trình, việc học một ngôn ngữ khác sẽ dễ dàng hơn vì có rất nhiều điểm tương đồng — và tin tốt là, cho dù bạn chọn ngôn ngữ nào, có thể sẽ có một khóa học Codecademy hướng dẫn bạn

Nếu bạn đã đạt đến điểm mà Excel không còn có thể xử lý những gì bạn ném vào nó, thì bạn có thể cần bắt đầu xem xét Python

Tôi yêu Microsoft Excel. Nó (gần như) là công cụ có giá trị nhất trong kho vũ khí của tôi để phân tích dữ liệu. Vâng, gần như. Nhưng dù Excel mạnh mẽ đến đâu, đã nhiều lần tôi ước mình có thể làm được nhiều hơn thế, đặc biệt là khi tôi đạt đến 'giới hạn' của Excel — và nếu bạn làm việc với Excel hàng ngày, bạn sẽ nhận thấy rằng có khá nhiều giới hạn

Tôi không ở đây để cố gắng làm cho Excel trông xấu đi, không, Excel vẫn là công cụ phổ biến nhất để thao tác dữ liệu — mặc dù ở quy mô hạn chế. Nếu bạn sử dụng Excel để phân tích dữ liệu đơn giản và báo cáo bảng điều khiển đơn giản, bạn có thể dễ dàng hoàn thành mà không cần lo lắng. Nhưng nếu bạn đã đạt đến điểm mà bạn ước mình có thể tự động hóa báo cáo của mình, thao tác với nhiều bộ dữ liệu lớn với tốc độ tốt hơn và ít kéo hơn hoặc thực hiện các phép tính mạnh mẽ hơn, thì rất có thể bạn nên đọc tiếp

Excel có thể xử lý hơn 1 triệu hàng (cụ thể là 1.048.576). Tuy nhiên, khi bạn vượt quá 10.000 hàng, bạn sẽ nhận thấy rằng sổ làm việc bắt đầu chậm lại đáng kể. Hãy thử điều này với nhiều trang tính hơn và chắc chắn bạn sẽ gặp phải sự cố sổ làm việc thất thường khó chịu

Tuy nhiên, Python có thể xử lý hàng triệu triệu hàng mà không gặp bất kỳ rắc rối nào, bạn chỉ bị giới hạn bởi sức mạnh tính toán của PC

Thật không may, các tính toán sử dụng nhiều bộ nhớ như công thức mảng (CSE) trong Excel có thể dễ dàng làm hỏng sổ làm việc của bạn. Nhiều cải tiến đã được Microsoft thực hiện thông qua các công cụ quyền lực (PowerQuery, PowerPivot, PowerBI, v.v.) nhưng giới hạn bộ nhớ vẫn chưa biến mất. Mặt khác, Python, sử dụng các thư viện như numpy và pandas, có thể xử lý các tính toán rất phức tạp mà không phải đổ mồ hôi

Không có công cụ phân tích dữ liệu nào có nhiều khả năng tích hợp hơn Python. Bạn có thể kết nối với tệp CSV, trang web HTML, cơ sở dữ liệu SQL và thậm chí cả cơ sở dữ liệu NoSQL. Các nhà phát triển liên tục viết các công cụ và thư viện hiệu quả hơn để tích hợp các ứng dụng của họ với Python

Excel không được thiết kế để tự động hóa các tác vụ, vì vậy yêu cầu tự động hóa Excel sẽ không công bằng. Sử dụng các công cụ Lập lịch tác vụ, người dùng Excel đã có thể thực hiện tự động hóa ở cấp độ đầu vào phụ thuộc nhiều vào tính khả dụng của Excel trong PC người dùng. Tuy nhiên, khả năng tự động hóa các tác vụ của Python đơn giản là vô hạn. Thay vì phải mở tệp hàng tuần để chạy phân tích của bạn trước khi đính kèm kết quả vào email để gửi, bạn chỉ có thể tự động hóa quy trình công việc này bằng Python và loại bỏ hoàn toàn nhu cầu tương tác của con người trong quy trình — để lại hành động duy nhất cần thiết cho

Bạn đã từng gặp phải sự cố trong đó một số công thức trong trang tính của bạn không hoạt động trên máy Mac vì bạn đã thực hiện phân tích trên máy Windows chưa? . Các thư viện có thể có các chức năng không dùng nữa khi chuyển từ phiên bản này sang phiên bản tiếp theo (rõ ràng là với tất cả các bản nâng cấp phần mềm), nhưng khả năng tương thích đa nền tảng không ảnh hưởng đến phân tích dữ liệu trong Python

Python hoàn toàn miễn phí và mã nguồn mở. Không phí cấp phép, không gia hạn, không cần cam kết tài chính để duy trì dự án phân tích dữ liệu của bạn. Và với sự hỗ trợ đông đảo của cộng đồng, bạn gần như không bao giờ gặp khó khăn nếu gặp bất kỳ rắc rối nào. Có rất nhiều tài nguyên mà bạn có thể dễ dàng nhận được giải pháp cho các thách thức (tài liệu Python, Stack Overflow, Medium, v.v.)

Không, bạn không cần phải. Các thư viện Python như gấu trúc đã được thiết kế để bạn có thể dễ dàng nhập dữ liệu của mình từ Excel sang Python và quay lại Excel. Vì vậy, thay vì cố gắng tạo 'trang chính' đó trong Excel để chứa hàng trăm sổ làm việc nguồn của bạn, bạn có thể sử dụng Python để kết nối tất cả các sổ làm việc nguồn đó để phân tích, sau đó xuất kết quả phân tích của bạn trở lại Excel để trình bày cho ban quản lý. Với kiến ​​thức về Python, bạn có thể nâng cao khả năng phân tích và báo cáo Excel của mình

Học Python dễ như cài đặt python và đọc tài liệu. Tôi thừa nhận rằng điều này có thể mất một chút thời gian để làm quen, vì vậy bạn có thể liên hệ trên Twitter (@kcemenike), Github (https. //github. com/kcemenike) hoặc bạn có thể tham gia các phiên #CodeAlong dành cho người mới bắt đầu trên Telegram (https. //t. tôi/PyDataCo)

Kelechi EMENIKE là nhà truyền bá Python và chiến lược gia dữ liệu. Bạn có thể tham gia các phiên #CodeAlong dành cho người mới bắt đầu trực tiếp của anh ấy trên Telegram (https. //t. tôi/pydataco)

Bạn có thể thay thế Excel bằng Python không?

Excel có dễ hơn lập trình không?