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
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 ngôn ngữ lập trình, 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