Как ни странно, но Excel все еще пользуется спросом в анализе информации, хотя уже давно созданы более простые, удобные и продвинутые инструменты. Одним из них является язык программирования Python.
Само словосочетание «язык программирования» может отпугнуть многих пользователей, ведь все, что касается разработки, обычно вызывает тревогу. Но Python лучше всего подходит для решения аналитических задач с обработкой огромного количества информации и выполнения сложных операций (от вас потребуется всего лишь пара строк кода).
Не все так сложно и сейчас вы сами в этом убедитесь.
Итак, вот 5 причин, почему Excel стоит променять на Python.
В Excel удобно проводить анализ данных, когда их немного. Однако в ином случае Excel ничем вам не поможет, ведь программа отражает лишь данные объемом до 1 048 576 строк и до 16 384 столбцов.
А вот Python умеет поддерживать вычислительные операции независимо от объема памяти техники. Для этого существует библиотека Dask — как и любая другая библиотека, это шаблон проверенного кода, который можно просто скопировать и использовать в своем коде. Dask способна масштабировать вычисления до размера внешнего накопителя и не ограничивается одним сервером.
Из этого исходит другое качество: Python можно применять для работы с не одним источником информации. И для этого тоже существуют свои библиотеки: например, CSV, Excel, JSON или SQL. Поэтому можно смело сказать, что Python независим, может достать данные откуда угодно, а значит и прочитать / проанализировать их, причем в автоматическом режиме.
Если переходить к теме автоматизации, то она отвечает в Python за обновление информации и беспроблемное подключение к базам данных. Это существенно экономит время при создании отчетов, динамических визуализаций и прочего.
Данные функции языка программирования доступны для любого пользователя при условии написания всего лишь одной строки скрипта (простоте синтаксиса мы уделим время немного позже).
Может ли Excel предложить нечто подобное? Нет. В Excel многое надо вводить в ручном режиме, а обновления нельзя поручить машине.
Эта характеристика отвечает за то, насколько легко один и тот же анализ провести разным людям. Например, сформированный вами отчет должен быть легкодоступен для коллеги, который без труда перезапустит процессы и получит то же на выходе.
В Excel существует такая проблема, но она корректируется с помощью инструмента VBA (Visual Basic for Applications). И все же расчеты в Excel практически невозможно проверить по какой бы то ни было шкале измерений. Типы данных часто путают, поскольку не все, что содержится в столбцах, можно найти в необработанных данных.
В Python же такой проблемы нет вообще. Язык позволяет настроить статическую типизацию данных, чтобы сделать код проще и понятней. Более того, там возможна совместная работа специалистов, при которой воспроизводимость улучшается. Сохранность и актуальность версий информации можно отслеживать через Git — это система управления версиями.
Навыки по работе в Excel пригодятся лишь в работе в Excel. А знание Python открывает широкие перспективы в совершенно разнообразных направлениях. Это может быть и обработка данных, и разработка сайтов, и Machine Learning, и автоматизация электроники.
При этом Python является простым языком, после которого намного проще учить другие языки программирования, если вам понравится. Как вы понимаете, здесь можно найти неограниченные возможности.
Напоследок упомянем, что Python чрезвычайно востребован на рынке, став популярным несколько лет назад. Согласно сведениям Stack Overflow на май 2021 года, Python входит в ТОП-3 самых популярных языков разработки, уступая лишь JavaScript и HTML/CSS. Indeed — платформа по поиску работы — сообщает, что в среднем заработная плата программиста на Python в США в 2020 году составляла $120 тыс.
Как уже понятно, Python предлагает продвинутые инструменты в виде библиотек, каждая из которых расширяет ту или иную возможность. Этих библиотек сотни. В частности, чтобы произвести расширенную статистику, а также визуализировать данные, вы можете применить Matplotlib, Plotly или Seaborn. С их помощью легко создавать интерактивные информационные панели и графики.
Инструменты Numpy и SciPy хороши в различных вычислительных операциях и линейной алгебре, а Scikit-learn — принимает самое непосредственное участие в процессах Machine Learning.
Такими разноплановыми возможностями Excel явно не обладает.
Python — один из самых легких и интуитивно понятных языков программирования. Даже если раньше вам не приходилось писать код, синтаксис Python вы точно освоите без больших усилий. И хотя обучение Excel может показаться более привлекательным, на самом деле выгоды от этого вы получите гораздо меньше.
Посмотрите, как на Python выглядит самая простая программа Hello World:
print ("Hello World!")
Она занимает всего одну строку, где print означает команду вывода содержимого на экран, а «Hello World!» — и есть это содержимое.
А вот так в Python выглядит скрипт сложения чисел 5 и 10.
x=5
y=10
print (x+y)
Мы присваиваем числам переменные — x и y соответственно. А потом выводим результат их сложения на экран, за что отвечает команда print.
Принцип операций в Python один и тот же, просто некоторые скрипты проще, а некоторые сложнее и требуют большего количества переменных и более сложной логики взаимодействия.
Возможности Python явно превосходят широту функций Excel за счет обработки данных, которые лежат в разных местах, различных библиотек и гибкости в плане написания скриптов.
Это последнее слово в рамках анализа и обработки большого количества информации, но не только. Со знанием Python перед вами открываются широкие перспективы в различных направлениях — начиная от автоматизации программ бытовой и промышленной техники и заканчивая разработкой веб-сайтов.
И хотя Excel кажется более легким в изучении, это уже не так перспективно.
Антон Мальцев 
