Hướng dẫn is python better than excel for data analysis? - python có tốt hơn excel để phân tích dữ liệu không?

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về hai trong số các công cụ phổ biến nhất để phân tích dữ liệu, Excel và Python. Chúng tôi sẽ đi qua cách mỗi công cụ này vượt qua nhiều chiều khác nhau để giúp bạn thực hiện các bước tiếp theo trong phát triển và học tập chuyên nghiệp.

Python vs Excel cho phân tích dữ liệu

Bảng tính Excel là tiêu chuẩn trong thế giới kinh doanh cho tất cả các loại nhiệm vụ phân tích dữ liệu. Trong khi sự đơn giản của Excel làm cho nó trở nên phổ biến, nhưng nó cũng mang lại một số hạn chế. Python, mặt khác, là một ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng để phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Chúng tôi sẽ đối đầu với Python so với Excel qua một vài chiều quan trọng.

1. Dễ sử dụng

Excel là công cụ phân tích và quản lý dữ liệu được sử dụng rộng rãi nhất và sự dễ sử dụng của nó có thể là một đóng góp lớn cho điều đó. Hầu hết mọi người trong thế giới kinh doanh đều có một số mức độ thoải mái cơ bản khi sử dụng Excel vì họ thường sử dụng các tệp Excel cho các nhiệm vụ khác nhau. Excel có thể được sử dụng cho những thứ đơn giản như quản lý danh sách liên lạc, tạo lịch trình hoặc thời gian và các tính toán cơ bản. Tất cả các nhiệm vụ này đòi hỏi kiến ​​thức tối thiểu về Excel và có thể được chọn khá nhanh. Không có gì lạ khi người dùng chuyển từ kiến ​​thức không Excel đến kiến ​​thức cấp trung cấp hoặc nâng cao chỉ trong vài ngày (như bạn có thể với 3 ngày Excel Bootcamp của chúng tôi)

Bạn có thể tải xuống Excel trong vài phút và bắt đầu viết các công thức đầu tiên của bạn với một hướng dẫn nhanh. Chỉ với một vài phút giới thiệu, bạn có thể bắt đầu thực hiện một số thứ như thêm số, tìm trung bình và thậm chí tạo biểu đồ. Excel là công cụ hoàn hảo cho một người say mê dữ liệu hoặc chỉ muốn theo dõi lịch trình nhưng không nhất thiết muốn đi quá sâu vào phân tích dữ liệu.

Python, mặt khác, có một đường cong học tập khá dốc nếu bạn có ít hoặc không có kinh nghiệm lập trình. Một trong những nhiệm vụ khó khăn nhất cho những người không lập trình là thiết lập môi trường phù hợp để sử dụng Python. Bạn sẽ phải sử dụng cửa sổ nhắc lệnh hoặc cửa sổ thiết bị đầu cuối của mình để tải xuống Python và thư viện thống kê bằng cách sử dụng Cài đặt PIP.

Cũng phải mất một thời gian để làm quen với việc thao tác và gây ra dữ liệu của bạn thông qua dữ liệu mã hóa thay vì nhấp vào nó trên giao diện người dùng đồ họa Excel, (GUI). Đường cong học tập dốc hơn Python làm cho nó ít chính thống hơn như một công cụ phân tích dữ liệu cho người dùng thông thường. Điều đó đang được nói, ngày càng có nhiều công ty chuyển sang cơ sở hạ tầng dữ liệu dựa trên đám mây như Amazon Web Services và Google Cloud Platform để lưu trữ dữ liệu của họ. Xu hướng trong dữ liệu lớn và lưu trữ đám mây đang khiến nhân viên có kỹ năng có một số kiến ​​thức về kỹ năng lập trình và truy vấn để làm việc trong các công ty điều khiển dữ liệu. & NBSP;

May mắn thay, có một số nguồn tài nguyên miễn phí và các chương trình đào tạo tương đối rẻ ngoài kia. Điều này đang làm giảm rào cản để tham gia vào việc học Python và chưa bao giờ có thời gian dễ dàng hơn để học cách sử dụng Python miễn là bạn có quyết tâm học hỏi.

Vì Excel là GUI, bạn có thể chỉ mở một tờ và chơi xung quanh với chuột. Python không thực sự có giao diện thân thiện với người dùng đó khiến cho việc sử dụng lúc đầu trở nên khó khăn hơn một chút. Tuy nhiên, nhiều công cụ và các khóa học trực tuyến đang phá vỡ các ranh giới đó. Ví dụ: www.learnpython.org đưa ra tất cả các thách thức thiết lập với Python và cho phép bạn bắt đầu viết các truy vấn đơn giản sớm và xem các đầu ra ngay tại đó. & NBSP;

Nói chung, Excel dễ bắt đầu hơn nhiều và thân thiện với người dùng hơn nhiều, mặc dù một số công cụ miễn phí ngoài kia có nghĩa là giúp Python dễ học. & NBSP;

Người chiến thắng: Excel

2. Khả năng mở rộng & dữ liệu lớn

Khi nói đến việc mở rộng và làm việc với nhiều bộ dữ liệu lớn hơn và nhiều bộ dữ liệu, Python có một số lợi thế nghiêm trọng có thể bị bỏ qua. Excel chỉ có thể xử lý rất nhiều dữ liệu và càng nhiều dữ liệu và tab bạn có trong sổ làm việc của mình, việc quản lý càng khó khăn và tệp sẽ càng chậm.

Điều này thường dẫn chương trình gặp sự cố và mất bất kỳ công việc chưa được cứu. Excel không thực sự có nghĩa là hoạt động như một kho dữ liệu đầy đủ với nhiều bảng và hàng triệu mục. Điều này thậm chí còn chậm hơn và dễ bị va chạm hơn khi bạn chia sẻ tệp trên đám mây với đồng đội của bạn thông qua SharePoint. Khi bạn sử dụng Python, bạn có thể lưu dữ liệu của mình dưới dạng tệp riêng biệt và ghi mã của bạn dưới dạng một tệp khác tương tác với dữ liệu. Điều này cung cấp nhiều lợi thế về tốc độ tính toán và sự ổn định khi bạn có khả năng làm xáo trộn hàng triệu hàng dữ liệu.

Khi bạn mở rộng dữ liệu bạn đang sử dụng, việc tạo cơ sở dữ liệu và tương tác với các ngôn ngữ truy vấn như MySQL hoặc PostgreSQL sẽ trở nên có lợi hơn. May mắn thay, bạn có thể viết các truy vấn SQL một cách liền mạch và mã trong Python trong cùng một sổ ghi chép để gây ra dữ liệu được trích xuất. Các máy tính xách tay như Jupyter Notebook được trang bị để xử lý nhiều dữ liệu thực sự nhanh chóng và đó là giải pháp ưa thích khi làm việc với dữ liệu lớn do tính chất container hóa của nó. & NBSP;

Giả sử bạn đang làm việc với hàng triệu hàng dữ liệu hoặc nhiều bảng khác nhau. Trong Excel, sẽ là một cơn ác mộng khi đi lên và xuống tất cả các hàng đó hoặc tạo công thức trên nhiều tờ. Hơn nữa, bạn không thể thấy công việc bạn đã thực hiện trong các phân tích của mình, vì vậy nếu bạn mắc lỗi, bạn không thể quay lại lỗi của mình để khắc phục nó. Làm việc trong các môi trường được đóng gói như Jupyter Notebook sẽ giúp bạn khắc phục lỗi dễ dàng và hiển thị công việc của bạn khi giáo viên toán của bạn yêu cầu bạn học lớp năm. & NBSP;

Trong Python, số lượng hàng hoặc cột dữ liệu không thực sự thay đổi bất cứ điều gì vì bạn không tương tác với dữ liệu trong một giao diện. Tuy nhiên, bạn vẫn có thể truy cập và kiểm tra trực quan các phần của DataFrame của mình trong trường hợp có các ngoại lệ hoặc điểm quan tâm cụ thể mà bạn muốn kiểm tra mà không tải toàn bộ DataFrame như Excel. Trong trường hợp làm việc trên nhiều bảng hoặc bảng, Python cũng giúp điều này dễ dàng hơn rất nhiều vì bạn có thể dễ dàng hợp nhất/tham gia dữ liệu từ các bảng khác nhau trên các trường cụ thể. & NBSP;

Excel rất mạnh mẽ, nhưng Python sẽ nâng cấp quy trình công việc khoa học và phân tích dữ liệu của bạn vì bạn có thể tích hợp trích xuất dữ liệu, tranh cãi và phân tích trong một môi trường. Quan trọng nhất, bạn có thể hiển thị tất cả công việc của mình trong các thùng chứa sẽ giúp khắc phục lỗi dễ dàng hơn Excel. Làm việc trong ngôn ngữ lập trình về cơ bản trở thành một điều cần thiết khi bạn xử lý dữ liệu lớn hoặc nhiều bộ dữ liệu.

Người chiến thắng: Python

3. Khả năng tự động hóa

Một trong những từ thông dụng lớn ngày nay là tự động hóa, và đúng như vậy. Tự động hóa có thể cực kỳ hữu ích để xóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại chiếm nhiều thời gian có giá trị. Ngày càng có nhiều doanh nghiệp dựa trên dữ liệu, điều đó có nghĩa là báo cáo và phân tích là cốt lõi của rất nhiều vai trò. Những báo cáo và phân tích này có thể trải rộng nhiều bảng và dữ liệu và có thể đòi hỏi nhiều thời gian.

Rất may, sử dụng Python có thể giúp tự động hóa rất nhiều công việc của bạn để nó có thể dễ dàng được nhân rộng hoặc tự động hóa. Giả sử chúng tôi cần thực hiện một báo cáo hàng tháng với các sự cố khác nhau về hiệu suất bán hàng của chúng tôi, điều này có thể dễ dàng có nghĩa là 10 biểu đồ khác nhau. Nếu chúng tôi muốn làm lại điều này trong Excel mỗi tháng, chúng tôi phải lấy dữ liệu của mình, tạo 10 bảng hoặc bảng xếp hạng xoay vòng và sau đó sao chép chúng vào bản trình bày PowerPoint. Điểm mấu chốt là chúng ta sẽ phải thực hiện quy trình đó mỗi tháng và nó giới thiệu nhiều điểm mà lỗi của con người có thể được thực hiện.

Với Python, bạn có thể kết nối trực tiếp với cơ sở dữ liệu của chúng tôi trong Jupyter Notebook và viết 10 truy vấn hoặc khối mã sẽ tổng hợp và thao tác dữ liệu của chúng tôi để tạo bất kỳ chế độ xem nào chúng tôi muốn. Bạn cũng có thể sử dụng các thư viện trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib và Seaborn để tạo trực quan hóa được tích hợp liền mạch vào Notebook Jupyter. Bạn cũng có thể mã hóa chương trình của mình để lấy dữ liệu từ cơ sở dữ liệu của mình vào thời gian dự kiến ​​để có được phân tích cập nhật nhất.

Khi chúng tôi tạo sổ ghi chép này, chúng tôi có thể chỉ cần nhấn vào Run Run và toàn bộ máy tính xách tay dữ liệu và biểu đồ sẽ được tạo hoặc cập nhật tự động cho chúng tôi. Điều này theo nghĩa đen tiết kiệm hàng giờ làm việc, cải thiện năng suất rất lớn và cho phép các bên liên quan kinh doanh đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hiệu quả hơn.

Tất cả các bước chúng tôi cần phải trải qua trong Excel mỗi tháng có thể được tự động hóa với Python.

Thay vì thực hiện các báo cáo Excel đó từ đầu mỗi tháng, bạn hoặc đồng đội của bạn có thể tự động hóa công việc của bạn với Python và chỉ cần chạy mỗi tháng. Cuối cùng, kịch bản Python mà bạn đã viết trong sổ ghi chép của mình có thể được chia sẻ trên GitHub để đồng đội của bạn có thể dễ dàng theo dõi các thay đổi đối với mã và sửa đổi nó ngay cả khi bạn rời công ty hoặc đi nghỉ. Kiến thức liên tục và chuyển giao trở nên dễ dàng hơn nhiều.

Người chiến thắng: Python

3. Khả năng tự động hóa

Một trong những từ thông dụng lớn ngày nay là tự động hóa, và đúng như vậy. Tự động hóa có thể cực kỳ hữu ích để xóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại chiếm nhiều thời gian có giá trị. Ngày càng có nhiều doanh nghiệp dựa trên dữ liệu, điều đó có nghĩa là báo cáo và phân tích là cốt lõi của rất nhiều vai trò. Những báo cáo và phân tích này có thể trải rộng nhiều bảng và dữ liệu và có thể đòi hỏi nhiều thời gian.

Rất may, sử dụng Python có thể giúp tự động hóa rất nhiều công việc của bạn để nó có thể dễ dàng được nhân rộng hoặc tự động hóa. Giả sử chúng tôi cần thực hiện một báo cáo hàng tháng với các sự cố khác nhau về hiệu suất bán hàng của chúng tôi, điều này có thể dễ dàng có nghĩa là 10 biểu đồ khác nhau. Nếu chúng tôi muốn làm lại điều này trong Excel mỗi tháng, chúng tôi phải lấy dữ liệu của mình, tạo 10 bảng hoặc bảng xếp hạng xoay vòng và sau đó sao chép chúng vào bản trình bày PowerPoint. Điểm mấu chốt là chúng ta sẽ phải thực hiện quy trình đó mỗi tháng và nó giới thiệu nhiều điểm mà lỗi của con người có thể được thực hiện.

Mặt khác, nếu chúng tôi đang làm việc với các báo cáo cơ bản, giả sử xuất từ ​​một khách hàng email hoặc trang web Shopify, thì Excel có thể sẽ là tùy chọn dễ dàng hơn vì đó thường là định dạng mặc định cho các xuất khẩu này. Điều đó đang được nói, các tệp Excel cũng có thể được nhập vào một cuốn sổ tay Python từ máy cục bộ của bạn nếu bạn thích sử dụng Python cho tất cả các phân tích của bạn.

Cuối cùng, Python có các thư viện nguồn mở tuyệt vời như gấu trúc có thể đọc và hợp nhất bộ dữ liệu từ các nguồn khác nhau như Excel, CSV và JSON thành một định dạng. Điều này một mình rất hữu ích cho việc trích xuất dữ liệu và tranh cãi sẽ biến dữ liệu thô của bạn thành một thứ gì đó có giá trị và độc quyền hơn. & NBSP;

Người chiến thắng: Python

Key Takeaways

Mặc dù lợi thế chính của Excel, là sự đơn giản và dễ dàng tăng cường, Python là một giải pháp công suất cao cho khoa học và phân tích dữ liệu. Đây là một công cụ đa năng và mạnh mẽ cho các nhà phân tích làm việc trong các công ty và những người có sở thích dựa trên dữ liệu tìm cách cải thiện các kỹ năng phân tích của họ vì nó có thể xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách dễ dàng, tự động hóa báo cáo và kết nối với cơ sở dữ liệu từ máy tính xách tay một cách liền mạch. Hơn nữa, Python đã được xếp hạng là ngôn ngữ phổ biến nhất kể từ năm 2016 vì rất nhiều thư viện thống kê nguồn mở mà nó có và & nbsp; các thành viên cộng đồng tích cực đóng góp để làm cho Python thậm chí còn tốt hơn.

Để tóm tắt, bạn có thể hiểu và so sánh Excel và Python theo những cách này:

• Excel là tốt nhất khi thực hiện các phân tích nhỏ và một lần hoặc tạo trực quan hóa cơ bản một cách nhanh chóng. Thật dễ dàng để trở thành một người dùng trung gian tương đối mà không có quá nhiều kinh nghiệm do GUI của nó.
• Python khó học hơn vì bạn phải tải xuống nhiều gói và đặt môi trường phát triển chính xác trên máy tính của bạn. Tuy nhiên, nó cung cấp một chân lớn khi làm việc với dữ liệu lớn và tạo các phân tích tự động, có thể lặp lại và trực quan sâu.

Nếu sức mạnh của Python cho phân tích và khoa học dữ liệu làm bạn và bạn muốn tìm hiểu thêm, hãy xem các khóa học và chứng chỉ Python của chúng tôi. Nếu bạn cảm thấy như bắt đầu với Excel là bước tiếp theo phù hợp với bạn thì hãy xem các lớp Excel của chúng tôi được cung cấp bởi trường liên kết của chúng tôi, NYIM Training. & NBSP;

Python có tốt hơn để phân tích dữ liệu không?

Python có thể làm mọi thứ mà Excel có thể không?

Tôi nên học Excel hay Python trước?