Để học phân tích dữ liệu, chúng ta thường bắt đầu bằng việc học Excel là bước đầu tiên vì nó luôn đóng vai trò chính trong mọi nhiệm vụ của một nhà phân tích dữ liệu. Nhưng khi nói đến dữ liệu lớn, Python có nhiều tính năng hơn. Vì vậy, những gì là tốt hơn để học hỏi?
Python Vs Excel để phân tích dữ liệu
Bảng tính Excel đóng vai trò như một công cụ tiêu chuẩn cho mọi doanh nghiệp dù lớn hay nhỏ, mọi người đều sử dụng Excel. Vì vậy, đây là một công cụ mà chúng ta có thể sử dụng để lưu trữ dữ liệu, phân tích dữ liệu và nhiều loại nội dung khác bao gồm tính toán. Mặc dù Python là ngôn ngữ lập trình lý tưởng để phân tích dữ liệu và học máy
Ngoài ra, hãy đọc - Hơn 200 dự án học máy đã được giải quyết và giải thích
Vì vậy, sự khác biệt lớn nhất giữa Python và Excel là Excel là một công cụ và Python là ngôn ngữ lập trình. Vì vậy chúng tôi không thể so sánh hai điều này về mọi mặt. Vì vậy, tôi sẽ chỉ so sánh dựa trên làm việc với dữ liệu mà thôi. Vì dữ liệu là khía cạnh duy nhất mà cả Python và Excel đều được sử dụng
Thuận lợi
Ưu điểm chính của việc sử dụng excel là tính đơn giản và cách bạn có thể dễ dàng phân tích dữ liệu với một vài lần nhấp chuột. Trong khi Python là ngôn ngữ lập trình tốt nhất để phân tích dữ liệu và học máy
Sự hỗ trợ cho các thư viện và khung trong Python làm cho nó trở nên mạnh mẽ hơn và dễ sử dụng hơn khi làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ. Khi ở trong Excel, chúng tôi có thể cài đặt các plugin giúp làm việc với dữ liệu bằng cách thêm nhiều chức năng hơn, nhưng chúng tôi thường không sử dụng nhiều plugin trong Excel nhiều như chúng tôi sử dụng các thư viện trong Python
Làm việc với dữ liệu
Khi làm việc với dữ liệu lớn, chức năng của excel có thể giúp ích, nhưng nó làm chậm ứng dụng nên có thể nói rằng nó không thể xử lý dữ liệu lớn. Mặc dù các thư viện và khung của Python cho phép nó hoạt động trên Dữ liệu lớn. Vì vậy, khi làm việc với dữ liệu lớn, một bảng tính có thể hữu ích, nhưng Python sẽ nâng cấp toàn bộ vòng đời phân tích dữ liệu
Vì vậy, chúng tôi có thể nói rằng Excel là công cụ tốt nhất khi làm việc với một lượng dữ liệu khá và nhỏ. Nó cũng có thể được sử dụng để tạo các hình ảnh trực quan cơ bản và rất dễ dàng để tạo các hình ảnh cơ bản chỉ với một vài cú nhấp chuột trong Excel
Mặc dù Python là tốt nhất để làm việc với bất kỳ loại dữ liệu nào. Từ văn bản, hình ảnh, âm thanh, ảnh vệ tinh cho đến bất kỳ loại dữ liệu nào bạn có thể nghĩ đến, chúng ta có thể dễ dàng làm việc trên loại dữ liệu đó bằng Python. Sử dụng Excel dễ dàng so với Python vì Excel là một công cụ và Python là ngôn ngữ lập trình. Nhưng Python là ngôn ngữ lập trình rất dễ học
Python Vs Excel. Sự kết luận
Excel là một công cụ tuyệt vời, nhưng nó có nhiều hạn chế so với các công nghệ hiện đang được sử dụng trên thị trường để làm việc với Dữ liệu lớn. Mặc dù Python có thể mang đến cho mọi công cụ và ngôn ngữ lập trình sự cạnh tranh tuyệt vời khi làm việc với dữ liệu lớn. Hy vọng bạn thích bài viết này trên Python Vs Excel để phân tích dữ liệu. Xin vui lòng đặt câu hỏi có giá trị của bạn trong phần ý kiến dưới đây
Trong Chuỗi cung ứng, việc quản lý và xử lý dữ liệu là rất quan trọng. Để có thể điều khiển các luồng vật lý, điều cần thiết là phải làm chủ các luồng thông tin. việc xử lý và phân tích các luồng này được thực hiện thông qua Hệ thống thông tin
Rất thường xuyên, Excel đóng vai trò trung gian giữa hệ thống thông tin và người dùng. Đôi khi nó được sử dụng hoàn toàn như một công cụ quản lý chuỗi cung ứng cho các công ty nhỏ chưa đầu tư vào Phần mềm Lập kế hoạch hoặc các gói ERP. Do đó, Microsoft Excel đương nhiên chiếm một vị trí rất quan trọng đối với người kiểm soát lưu lượng, người dự báo, người quản lý mua sắm,… cho đến người quản lý dự án và giám đốc Chuỗi cung ứng
Tuy nhiên, một công cụ khác đã được đưa tin rất nhiều trong những năm gần đây. con trăn. Các chuyên gia chuỗi cung ứng đang tìm hiểu về Python và một số người đang sử dụng nó hàng ngày để phân tích dữ liệu ERP của họ
Xu hướng này đã được xác nhận trong cuộc khảo sát gần đây của tôi về các ngôn ngữ lập trình chiến lược trong Chuỗi cung ứng
Đôi khi tôi còn nghe nói rằng “Python là Excel mới. ” Nó thực sự như thế nào?
Mục lục
- Python và Excel không có cùng mục đích
- con trăn. chiến lược hơn, nhưng phức tạp hơn
- Excel vẫn đang phát triển
- Sự kết luận
- Để đi xa hơn
Python và Excel không có cùng mục đích
Khi tôi nghe mọi người so sánh cả hai công cụ, tôi nhận ra rằng họ đang thiếu một điểm quan trọng. chúng được thiết kế cho các chức năng rất khác nhau
Excel trước hết là một bảng tính. sự đơn giản của giao diện đồ họa của nó cho phép bất kỳ người dùng nào thao tác dữ liệu mà không cần bất kỳ khái niệm nào về mã cơ bản
Python là một ngôn ngữ lập trình. việc sử dụng nó không giới hạn trong việc quản lý dữ liệu; . Rõ ràng là cần phải học cách viết mã để sử dụng Python
Vậy tại sao chúng ta thường đánh đồng hai công cụ này?
Đơn giản vì tính linh hoạt tuyệt vời của Python cho phép nó tái tạo khá nhanh các tính năng chính của Excel. lưu trữ các giá trị trên một hàng, trên một cột, trên một bảng và thực hiện các phép tính trên cùng các giá trị đó. Bạn thậm chí có thể sử dụng các thư viện để trực quan hóa dữ liệu, vẽ biểu đồ… Python không có giới hạn về phân tích dữ liệu
Ví dụ: đây là hồi quy tuyến tính đơn giản trên bộ dữ liệu Doanh số bán hàng hàng năm gồm 2 mặt hàng
Trong Excel, tất cả đều tương tác. chúng ta có thể ghi dữ liệu ngay vào bảng và thực hiện hồi quy với tùy chọn đường cong xu hướng của đồ thị Excel. Với Python, mọi thứ phải được mã hóa bằng các gói mã nguồn mở
Vì vậy, chúng tôi có thể thực hiện phân tích dữ liệu trên cả hai công cụ, nhưng Python hoàn toàn là về lập trình và phát triển và không dành cho bất kỳ Người dùng doanh nghiệp ngẫu nhiên nào sử dụng. Điều có thể xảy ra trong tương lai là Tự động hóa do các nhóm lập trình Python dẫn đầu sẽ loại bỏ nhu cầu thực hiện một số nhiệm vụ bởi các chuyên gia Chuỗi cung ứng trên Excel. Nhưng nó sẽ là một hệ quả kinh doanh cấp cao, không chỉ thay thế phần mềm này bằng phần mềm khác ở cấp độ người dùng
con trăn. chiến lược hơn, nhưng phức tạp hơn
Python là ngôn ngữ chiến lược trong Chuỗi cung ứng
Khối lượng dữ liệu do các công ty quản lý ngày càng tăng và các chuyên gia chuỗi cung ứng có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu hơn cả về số lượng và chủng loại. Khối lượng càng lớn, càng khó quản lý chúng bằng các công cụ máy tính để bàn đơn giản. Python là một giải pháp tuyệt vời để xử lý lượng lớn thông tin. Sức mạnh tính toán của nó không thua gì Excel
Nó cũng mang đến cơ hội mang lại nhiều trí thông minh hơn thông qua các thuật toán Machine Learning. Python vượt trội trong lĩnh vực này
Nó có cú pháp tương đối đơn giản với ít dòng mã so với các ngôn ngữ khác. Nó phổ biến trong cộng đồng khoa học, vì nó được hưởng lợi từ nhiều thư viện nguồn mở cho phép các mô hình học máy và thống kê được áp dụng khá nhanh
Tuy nhiên, Python phức tạp hơn nhiều để nắm bắt. Để cung cấp cho bạn một mức độ lớn, tôi muốn nói rằng phải mất ít nhất 50 giờ học để bắt đầu đạt được kết quả [giả sử bạn đã biết cách viết mã. ]. Vì nó chỉ là một ngôn ngữ lập trình, nó không có giao diện đồ họa tiêu chuẩn của riêng nó và bị so sánh với giao diện rất trực quan của Excel. Đây là một trong những khó khăn chính của tôi khi bắt đầu với Python
Một điểm quan trọng khác. xung quanh bạn sẽ không có nhiều người có thể hiểu và cập nhật các chương trình của bạn bằng Python. Trừ khi bạn cộng tác với một nhóm các nhà phát triển Python hoặc Nhà khoa học dữ liệu, khả năng duy trì các chương trình của bạn sẽ khó khăn. Và bạn sẽ tự xử lý khi thuật toán của bạn gặp sự cố
Excel vẫn đang phát triển
Chúng ta có xu hướng quên rằng Microsoft tiếp tục đổi mới khá nhất quán về tính năng của các công cụ văn phòng của mình. Các mô-đun Excel như Power Query và Power Pivot đã đạt đến mức hoàn thiện tốt trong những năm gần đây. Chúng đặc biệt phù hợp với các vấn đề chúng ta gặp phải trong lĩnh vực hậu cần
Bất kể bối cảnh nào trong Chuỗi cung ứng, thường cần phải trải qua 7 bước này khi phân tích dữ liệu
- Nhập dữ liệu
- Làm sạch nó
- củng cố nó
- Tạo hình cho nó
- Thiết lập KPI và tính toán
- Hợp nhất nó trên bảng điều khiển
- Và phân tích nó để đưa ra quyết định đúng đắn
Power Query được sử dụng để nhập dữ liệu và Power Pivot để xây dựng mô hình dữ liệu [bạn có thể xem thêm chi tiết về cách chúng hoạt động trên trang web chính thức của Microsoft]. Vì vậy, hai mô-đun này rất bổ sung cho nhau và cho phép bạn tự động hóa các bước từ 1 đến 4. Nhiều dự án tự động hóa phức tạp trước đây, yêu cầu nhiều mã VBA, giờ đây có thể được thực hiện bằng các công cụ trực quan hơn nhiều
Ngoài ra, Power Query và Power Pivot đang làm cho Macro Visual Basic trở nên lỗi thời, phức tạp hơn và kém hiệu quả hơn
Chúng tôi thấy rõ điều này trên lượng tìm kiếm của Google
Vì vậy, Microsoft Excel vẫn còn nhiều năm phía trước. Tôi biết từ kinh nghiệm rằng nhiều người không sử dụng hết tiềm năng của nó, thường là không nhận ra điều đó
Sự kết luận
Vậy… Python hay Excel? . Tuy nhiên, chúng có thể so sánh được trong Chuỗi cung ứng, theo nghĩa là chúng có thể được sử dụng cho cùng mục đích trích xuất, xử lý và phân tích dữ liệu từ Hệ thống thông tin. Trong khi Excel cung cấp sự đơn giản, trực quan hóa và phân tích nhanh, thì Python cung cấp các giải pháp về khả năng mở rộng, sức mạnh tính toán và các thuật toán phức tạp
Tùy thuộc vào trình độ lập trình và nhu cầu kinh doanh của bạn, có thể đáng để tham gia Python. Tuy nhiên, bài phát biểu của tôi luôn giống nhau, trước tiên hãy nắm vững nền tảng của doanh nghiệp của bạn trước khi đi sâu vào sự phức tạp
Bắt đầu với việc thành thạo Excel ở cấp độ rất nâng cao và tự động hóa càng nhiều càng tốt. Riêng với Power Query/Pivot. Bằng cách này, bạn sẽ đạt được rất nhiều năng suất và nổi bật trên thị trường việc làm. Chỉ sau đó, nếu bạn có niềm yêu thích với các con số, bạn có thể bắt đầu đào tạo về Python. Nếu bạn là Nhà khoa học dữ liệu ngày nay, rõ ràng bạn cần phải thành thạo Python, nhưng phần lớn các Nhà khoa học dữ liệu mà tôi biết đều đã rất xuất sắc về Excel
Trong mọi trường hợp, bạn nên đưa ra ý kiến của riêng mình, hãy tự kiểm tra Power Query/Pivot và Python
Để đi xa hơn
Nếu bạn muốn phát triển kỹ năng và tăng sức hấp dẫn của mình, hãy xem các bài viết của tôi
- Làm thế nào để trở thành một nhà quản lý chuỗi cung ứng. 6 trụ cột
- Ngôn ngữ lập trình cho Chuỗi cung ứng
- Phần mềm chuỗi cung ứng & ERP
Edouard Thieuleux
Người sáng lập AbcSupplyChain. Chuyên gia chuỗi cung ứng. 15 năm kinh nghiệm tại 6 quốc gia khác nhau –> Theo dõi tôi trên LinkedIn