Många företag övergår nu från Excel till Python, ett allmänt programmeringsspråk på hög nivå som skapats av den holländska programmeraren Guido van Rossum. Ett växande antal mjukvaruutvecklare anser idag att Python är ett värdigt ersättningsverktyg för Excel på grund av de fördelar som den tidigare kan erbjuda.
Excel är ett vanligt verktyg för dataanalys och används ofta för att utföra analytiska operationer inom finansbranschen. Excel tenderar dock att vara mer komplex eftersom det kräver tillämpning av VBA. VBA: er är komplexa att hantera och de gör Excel svårt att arbeta med när man hanterar flera operationer under dataanalys.
Python, som programmeringsspråk, erbjuder olika fördelar jämfört med Excel. Det är ett programmeringsspråk med öppen källkod, med många bidragsgivare som frivilligt tillhandahåller uppdateringar av koden och förbättrar dess funktionalitet. Tvärtom är Excel en betald programvara som bara tillhandahåller programuppdateringar till dem som köpte applikationen, vilket begränsar dess användning. Python kommer också med ett brett utbud av förinstallerade bibliotek, vilket sparar tid för utvecklare som annars skulle behöva skapa projekt från grunden.
Snabb sammanfattning
- Övergången från Excel till Python kan motiveras på grund av den förmågan hos den senare att utföra komplexa beräkningar och algoritmer.
- Python är lättare att lära sig och behärska, till skillnad från Excel som innehåller ett personligt språk kallat VBA som är komplext att bemästra och utföra.
- Övergång från Excel till Python gör det möjligt för användare att dra nytta av olika fördelar, såsom en öppen källkodsplattform, många frivilliga bidragsgivare och gratis bibliotek.
Funktionella integrationer
En bra dataanalysprogramvara ska kunna integreras med annan analytisk och icke-analytisk programvara. Python passar bra in i denna beskrivning eftersom den integreras bra med andra program. Användare kan importera och exportera olika typer av filformat till Python.
Till exempel är Python kompatibel med SQL-syntax och kan till och med köra den inom sitt ramverk för att extrahera data och tabeller till sin miljö. Python-miljön är också effektiv för att automatisera uppgifter som att importera data och skriva analyserade data till Excel- eller CSV-funktioner för dataanalys.
Övergång från Excel till Python kan motiveras ur funktionell integrationssynpunkt. För det första är Python användarvänligt, och både nybörjare och erfarna analytiker kan använda språket med lätthet. Excel använder VBA VBA-ordlista Denna VBA-ordlista är en användbar guide för alla som vill lära sig hur man använder VBA i Excel-modellering. Granska vart och ett av termerna och definitionerna i VBA-ordlistan nedan för att lära dig grunderna innan du tar Finance: s VBA Financial Modelling Course. språk, som är en personlig plattform som använder makron för att automatisera uppgifter för dataanalys.
Användningen av makron för att automatisera uppgifter är mer komplex än automatiseringen av uppgifter i Python-miljön. Det faktum att Python enkelt kan integreras med andra program gör det mer lämpligt för dataanalys.
Kodkompatibilitet
Dataanalyskod kan lagras som skript för återanvändning och vidare manipulation. Python-koden är reproducerbar och kompatibel, vilket gör den lämplig för ytterligare manipulation av andra bidragsgivare som kör oberoende projekt. Till skillnad från VBA-språket som används i Excel är dataanalys med Python renare och ger bättre versionskontroll.
Ännu bättre är Pythons konsekvens och noggrannhet vid körning av kod. Andra användare kan replikera den ursprungliga koden och ändå uppleva en smidig körning på samma nivå som den ursprungliga koden. Möjligheten att reproducera kod gör Python effektivare än Excel eftersom användare kan kringgå den inledande kodningsprocessen och börja med ett redan fungerande ramverk.
Skalbarhet och effektivitet
Dataforskare föredrar Python framför Excel på grund av dess förmåga att hantera stora datamängder, samt integrera maskininlärning och modellering. När man hanterar stora mängder data tar det längre tid att avsluta beräkningarna jämfört med Python. När data laddas till de två programmen samtidigt kommer Excel att ligga efter Python eftersom det inte är byggt för att hantera stora mängder data.
Excel tar också längre tid att importera data som skapats i annan analytisk programvara. Det kan bli ännu långsammare när mängden data som importeras till kalkylbladet är enorm. Python överbryggar klyftan eftersom det är ett mer effektivt verktyg för att importera och exportera data i olika format, vilket gör den idealisk för dataskrapning. Jämfört med Excel är Python bättre placerad för att hantera dataledningar, automatisera uppgifter och utföra komplexa beräkningar. Dessutom kommer den med en bred pool av manipulationsverktyg och bibliotek.
Python vs. Excel i organisationer
Python anses vara ett effektivare dataanalysverktyg för komplexa beräkningar och stora datamängder. Excel är dock fortfarande mer populärt totalt sett än Python, och det används av ett stort antal personer i ekonomisk analys.
Även om Excel inte är idealiskt för hantering av stora datamängder, är det ett bekvämare verktyg för organisationer med små datamängder som kräver enkla beräkningar. Python, å andra sidan, är effektivare än Excel när organisationen hanterar stora datamängder som kräver automatisering för att producera resultat inom en kort period.
Ytterligare resurser
Finance erbjuder Financial Modelling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-certifiering. Gå med i 350 600 studenter som arbetar för företag som Amazon, JP Morgan och Ferrari-certifieringsprogram för dem som vill ta sin karriär till nästa nivå. För att fortsätta lära och utveckla din karriär kommer följande finansresurser att vara till hjälp:
- Algoritmer Algoritmer (Algos) Algoritmer (Algos) är en uppsättning instruktioner som introduceras för att utföra en uppgift. Algoritmer introduceras för att automatisera handel för att generera vinster med en frekvens som är omöjlig för en mänsklig näringsidkare.
- Excel-genvägar (PC och Mac) Excel-genvägar PC Mac Excel-genvägar - Lista över de viktigaste och vanligaste MS Excel-genvägarna för PC- och Mac-användare, ekonomi, redovisningsyrken. Kortkommandon påskyndar dina modelleringskunskaper och sparar tid. Lär dig redigering, formatering, navigering, menyflik, klistra in special, datahantering, formel- och cellredigering och andra genvägar
- Typer av finansiell analys Typer av finansiell analys Finansiell analys innebär att man använder finansiella data för att bedöma företagets resultat och ge rekommendationer om hur det kan förbättras framöver. Finansanalytiker utför främst sitt arbete i Excel, med hjälp av ett kalkylblad för att analysera historisk data och göra prognoser Typer av finansiell analys
- VBA-makron VBA-makron Att ställa in makron i Excel VBA är ganska enkelt. Strukturen för Excel VBA-makron innebär att man börjar med en underrad () innan makrokoden påbörjas. Makron använder Visual Basic-applikationen i Excel för att skapa anpassade användargenererade funktioner och påskynda manuella uppgifter genom att skapa automatiserade processer.
