Veel bedrijven schakelen nu over van Excel naar Python, een algemene programmeertaal op hoog niveau gemaakt door de Nederlandse programmeur Guido van Rossum. Een groeiend aantal softwareontwikkelaars beschouwt Python tegenwoordig als een waardige vervangingstool voor Excel, vanwege de voordelen die de eerste kan bieden.
Excel is een veelgebruikte tool voor gegevensanalyse en wordt vaak gebruikt om analytische bewerkingen uit te voeren in de financiële sector. Excel is echter vaak complexer omdat hiervoor VBA's nodig zijn. VBA's zijn complex om te gebruiken en ze maken het moeilijk om met Excel te werken als er tijdens data-analyse meerdere bewerkingen zijn.
Python biedt als programmeertaal verschillende voordelen ten opzichte van Excel. Het is een open-source programmeertaal, met talrijke bijdragers die vrijwillig regelmatig updates van de code verstrekken en de functionaliteit ervan verbeteren. Integendeel, Excel is een betaalde software die alleen programma-updates levert aan degenen die de applicatie hebben gekocht, waardoor het gebruik ervan wordt beperkt. Python wordt ook geleverd met een breed scala aan voorgeïnstalleerde bibliotheken, wat tijd bespaart voor ontwikkelaars die anders vanaf het begin projecten zouden moeten maken.
Korte samenvatting
- De overgang van Excel naar Python kan worden gerechtvaardigd door het vermogen van laatstgenoemde om complexe berekeningen en algoritmen uit te voeren.
- Python is gemakkelijker te leren en te beheersen, in tegenstelling tot Excel, dat een gepersonaliseerde taal bevat die bekend staat als VBA en die complex is om te beheersen en uit te voeren.
- Door over te stappen van Excel naar Python kunnen gebruikers genieten van verschillende voordelen, zoals een open-source coderingsplatform, veel vrijwilligers die bijdragen en gratis bibliotheken.
Functionele integraties
Een goede data-analysesoftware moet in staat zijn om te integreren met andere analytische en niet-analytische software. Python past goed in deze beschrijving omdat het goed integreert met andere programma's. Gebruikers kunnen verschillende soorten bestandsindelingen importeren en exporteren naar Python.
Python is bijvoorbeeld compatibel met SQL-syntaxis en kan het zelfs binnen zijn framework uitvoeren om gegevens en tabellen naar zijn omgeving te extraheren. De Python-omgeving is ook efficiënt in het automatiseren van taken zoals het importeren van gegevens en het schrijven van geanalyseerde gegevens naar Excel- of CSV-functies voor gegevensanalyse.
Overstappen van Excel naar Python kan vanuit het oogpunt van functionele integratie worden gerechtvaardigd. Ten eerste is Python gebruiksvriendelijk en kunnen zowel beginners als ervaren analisten de taal gemakkelijk gebruiken. Excel gebruikt VBA VBA-woordenlijst Dit VBA-woordenboek is een handige gids voor iedereen die wil leren hoe VBA te gebruiken in Excel-modellering. Bekijk elk van de termen en definities in het VBA-woordenboek hieronder om de basisprincipes te leren voordat u de VBA Financial Modelling-cursus van Finance volgt. language, een gepersonaliseerd platform dat macro's gebruikt om taken voor gegevensanalyse te automatiseren.
Het gebruik van macro's om taken te automatiseren is complexer dan het automatiseren van taken in de Python-omgeving. Ook het feit dat Python gemakkelijk kan worden geïntegreerd met andere programma's, maakt het geschikter voor data-analyse.
Code compatibiliteit
Gegevensanalysecode kan worden opgeslagen als scripts voor hergebruik en verdere manipulatie. Python-code is reproduceerbaar en compatibel, waardoor het geschikt is voor verdere manipulatie door andere bijdragers die onafhankelijke projecten uitvoeren. In tegenstelling tot de VBA-taal die in Excel wordt gebruikt, is gegevensanalyse met Python schoner en biedt het beter versiebeheer.
Beter nog is de consistentie en nauwkeurigheid van Python bij het uitvoeren van code. Andere gebruikers kunnen de originele code repliceren en toch een soepele uitvoering ervaren op hetzelfde niveau als de originele code. De mogelijkheid om code te reproduceren maakt Python efficiënter dan Excel, aangezien gebruikers het initiële coderingsproces kunnen omzeilen en kunnen beginnen met een reeds functionerend raamwerk.
Schaalbaarheid en efficiëntie
Datawetenschappers geven de voorkeur aan Python boven Excel vanwege het vermogen om grote datasets te verwerken en machine learning en modellering te integreren. Bij het verwerken van grote hoeveelheden gegevens duurt het langer voordat Excel berekeningen heeft voltooid in vergelijking met Python. Wanneer gegevens tegelijkertijd in de twee programma's worden geladen, blijft Excel achter bij Python omdat het niet is gebouwd om grote hoeveelheden gegevens te verwerken.
Bovendien heeft Excel meer tijd nodig om gegevens te importeren die in andere analytische software zijn gemaakt. Het kan zelfs nog langzamer zijn als de hoeveelheid gegevens die in de spreadsheet wordt geïmporteerd enorm is. Python overbrugt de kloof omdat het een efficiënter hulpmiddel is bij het importeren en exporteren van gegevens in verschillende formaten, waardoor het ideaal is voor het schrapen van gegevens. In vergelijking met Excel is Python beter geplaatst voor het afhandelen van datapijplijnen, het automatiseren van taken en het uitvoeren van complexe berekeningen. Bovendien wordt het geleverd met een breed scala aan manipulatietools en bibliotheken.
Python versus Excel in organisaties
Python wordt beschouwd als een efficiëntere tool voor gegevensanalyse voor complexe berekeningen en grote hoeveelheden gegevens. Excel is echter over het algemeen nog steeds populairder dan Python, en het wordt door een groot aantal mensen gebruikt bij financiële analyse.
Hoewel Excel niet ideaal is voor het verwerken van grote hoeveelheden gegevens, is het een handiger hulpmiddel voor organisaties met kleine hoeveelheden gegevens die eenvoudige berekeningen vereisen. Python daarentegen is efficiënter dan Excel wanneer de organisatie grote hoeveelheden gegevens verwerkt die moeten worden geautomatiseerd om binnen korte tijd resultaten te produceren.
Aanvullende bronnen
Finance biedt de Financial Modelling & Valuation Analyst (FMVA) ™ FMVA®-certificering Sluit je aan bij 350.600+ studenten die werken voor bedrijven als Amazon, JP Morgan en Ferrari-certificeringsprogramma voor diegenen die hun carrière naar een hoger niveau willen tillen. Om te blijven leren en uw carrière vooruit te helpen, zijn de volgende financiële bronnen nuttig:
- Algoritmen Algoritmen (Algos) Algoritmen (Algos) zijn een reeks instructies die worden geïntroduceerd om een taak uit te voeren. Algoritmen worden geïntroduceerd om de handel te automatiseren om winst te genereren met een frequentie die onmogelijk is voor een menselijke handelaar
- Excel-snelkoppelingen (pc en Mac) Excel-snelkoppelingen PC Mac Excel-snelkoppelingen - Lijst met de belangrijkste en meest voorkomende MS Excel-snelkoppelingen voor pc- en Mac-gebruikers, financiën, boekhoudkundige beroepen. Sneltoetsen versnellen uw modelleervaardigheden en besparen tijd. Leer bewerken, opmaken, navigeren, lint, speciale plakken, gegevensmanipulatie, formule- en celbewerking en andere tekortkomingen
- Soorten financiële analyse Soorten financiële analyse Financiële analyse omvat het gebruik van financiële gegevens om de prestaties van een bedrijf te beoordelen en aanbevelingen te doen over hoe deze in de toekomst kunnen verbeteren. Financiële analisten voeren hun werk voornamelijk uit in Excel, waarbij ze een spreadsheet gebruiken om historische gegevens te analyseren en projecties te maken. Soorten financiële analyse
- VBA-macro's VBA-macro's Macro's instellen in Excel VBA is vrij eenvoudig. De structuur voor Excel VBA-macro's houdt in dat u begint met een sub () -regel voordat u met de macrocode begint. Macro's gebruiken de Visual Basic-toepassing in Excel om aangepaste, door gebruikers gegenereerde functies te maken en handmatige taken te versnellen door geautomatiseerde processen te creëren.
