Letz­tes Jahr habe ich einen kos­ten­lo­sen Kurs mit dem Titel „Python für Excel-Anwen­der“ auf dem free­Co­de­Camp You­Tube-Kanal ver­öf­fent­licht, und obwohl das Video mehr als 1 Mil­lion Auf­rufe hat, habe ich fest­ge­stellt, dass einige Leute den Zweck des Kur­ses nicht ver­stan­den haben.
Einige von ihnen kommentierten:

  • Warum brau­chen Excel-Benut­zer Python?
  • Sie kön­nen genau das­selbe in Excel ohne Python tun!
  • Wuss­ten Sie, dass es Power Query gibt?

Nun, Micro­soft hat gerade Python in Excel angekündigt.

Wie Micro­soft sagte, han­delt es sich hier­bei um eine bedeu­tende Wei­ter­ent­wick­lung der in Excel ver­füg­ba­ren ana­ly­ti­schen Fähig­kei­ten. Sie wol­len die Leis­tungs­fä­hig­keit von Python mit der Fle­xi­bi­li­tät von Excel kom­bi­nie­ren. Das Beste aus bei­den Wel­ten! Mit die­ser Inte­gra­tion kön­nen Sie Python-Code in Excel-Zel­len schrei­ben, fort­ge­schrit­tene Visua­li­sie­run­gen mit Biblio­the­ken wie mat­plot­lib und sea­born erstel­len und sogar Tech­ni­ken des maschi­nel­len Ler­nens mit Biblio­the­ken wie sci­kit-learn und stats­mo­dels anwen­den. Python in Excel wird defi­ni­tiv eine Reihe neuer Mög­lich­kei­ten in einer Tabel­len­kal­ku­la­tion
eröff­nen. Dies wird die Arbeits­weise sowohl von Python- als auch von Excel-Ana­lys­ten verändern. 

Und so geht’s.

Excel-Ana­lys­ten müs­sen ler­nen zu programmieren

Excel ist auf­grund sei­ner Benut­zer­freund­lich­keit und Fle­xi­bi­li­tät wahr­schein­lich das belieb­teste Tool für
die Daten­ana­lyse. Excel-Benut­zer müs­sen keine Pro­gram­mier­kennt­nisse haben, um Daten zu berei­ni­gen oder Visua­li­sie­run­gen und Makros zu erstel­len. Mit ein paar For­meln und ein paar Klicks kön­nen wir Daten bear­bei­ten und Pivot-Tabel­len und Dia­gramme in Excel erstel­len. Excel allein war groß­ar­tig für die Durch­füh­rung grund­le­gen­der Daten­ana­ly­sen, aber seine Beschrän­kun­gen erlaub­ten es Daten­ana­lys­ten nicht, kom­plexe Daten­trans­for­ma­tio­nen durch­zu­füh­ren und fort­ge­schrit­tene Visua­li­sie­run­gen zu erstel­len (ganz zu schwei­gen von der Anwen­dung von Tech­ni­ken des maschi­nel­len Ler­nens). Im Gegen­satz dazu kön­nen Pro­gram­mier­spra­chen wie Python kom­plexe Berech­nun­gen durch­füh­ren. Jetzt müs­sen Excel-Ana­lys­ten Python ler­nen, um ihre Kar­riere zu sichern. Aber wer­den sie sich anpas­sen? Nun, die meis­ten Excel-Benut­zer kamen einer Pro­gram­mier­spra­che am nächs­ten, als sie Visual Basic for Appli­ca­ti­ons (VBA) benutz­ten aber selbst die­je­ni­gen, die VBA-Code schrei­ben, bezeich­nen sich nicht als „Pro­gram­mie­rer“.
Aus die­sem Grund sahen die meis­ten Excel-Benut­zer das Erler­nen von Code ent­we­der als etwas Kom­pli­zier­tes oder als etwas Unnö­ti­ges an (warum sollte man Code ler­nen, wenn man eine Pivot-Tabelle mit einem Klick erstel­len kann?)
Hof­fent­lich pas­sen sich die Excel-Ana­lys­ten an. Die gute Nach­richt für sie ist, dass Python eine leicht zu erler­nende Spra­che ist. Excel-Benut­zer müs­sen nicht ein­mal Python auf ihrem Com­pu­ter instal­lie­ren und einen Code-Edi­tor her­un­ter­la­den, um mit dem Schrei­ben von Python-Code zu begin­nen. Es gibt sogar eine neue PY-Funk­tion in Excel, mit der Benut­zer Python-Code in eine Excel-Zelle schrei­ben können.

Python-Biblio­the­ken für die Daten­ana­lyse wer­den in Excel ver­füg­bar sein. Davon wer­den sowohl Python- als auch Excel-Ana­lys­ten profitieren

Jetzt ist es mög­lich, leis­tungs­starke Python-Biblio­the­ken wie Pan­das, Sea­born und Sci­kit-Learn in einer Excel-Arbeits­mappe zu ver­wen­den. Diese Biblio­the­ken hel­fen uns, fort­ge­schrit­tene Ana­ly­sen durch­zu­füh­ren, erstaun­li­che Visua­li­sie­run­gen zu erstel­len und maschi­nel­les Ler­nen, prä­dik­tive Ana­ly­sen und Pro­gno­se­tech­ni­ken in Excel anzuwenden.

Excel-Ana­lys­ten, die kei­nen Python-Code schrei­ben kön­nen, müs­sen sich mit Pivot-Tabel­len, For­meln und Excel-Dia­gram­men begnü­gen, aber die­je­ni­gen, die sich anpas­sen, wer­den ihre ana­ly­ti­schen Fähig­kei­ten auf die nächste Stufe heben.

Hier sind einige Bei­spiele dafür, wie die Daten­ana­lyse mit Python in Excel aus­se­hen wird.

Mit Python in Excel kön­nen wir regu­läre Aus­drü­cke (regex) ver­wen­den, um bestimmte Zei­chen­fol­gen oder Text­mus­ter in Zel­len zu finden. 

Fort­ge­schrit­tene Visua­li­sie­run­gen wie Heat­maps, Gei­gen­kar­ten und Schwarm­dia­gramme sind jetzt in Excel mit Sea­born mög­lich. Hier sehen Sie ein typi­sches Paar-Dia­gramm, das wir mit Sea­born erstel­len wür­den, das aber jetzt in einem Excel-Arbeits­blatt ange­zeigt wird.

Nicht zuletzt kön­nen Sie jetzt Modelle für Machine Lear­ning wie einen Decis­i­on­Tree­Clas­si­fier in einem Excel-Arbeits­blatt ver­wen­den und das Modell mit Pan­das Data­frames anpassen.

Python in Excel über­brückt die Kluft zwi­schen Python- und Excel-Analysten

Die Zei­ten, in denen Python- und Excel-Ana­lys­ten Pro­bleme bei der Zusam­men­ar­beit hat­ten, wer­den vor­bei sein, wenn Python in Excel für alle Benut­zer ver­füg­bar ist. Excel-Ana­lys­ten müs­sen sich auf diese neuen Ver­än­de­run­gen ein­stel­len, nicht nur um Python als neue Fähig­keit in ihrem Lehr­plan zu haben, son­dern auch um ihre Kar­riere zukunfts­si­cher zu machen. Das Erler­nen von VBA wird für Excel-Ana­lys­ten nicht so rele­vant sein wie das Erler­nen von Python-Biblio­the­ken wie Pan­das und Numpy.

Python-Berech­nun­gen wer­den in der Micro­soft-Cloud aus­ge­führt, so dass selbst Ana­lys­ten mit Com­pu­tern mit begrenz­ten Res­sour­cen eine schnel­lere Ver­ar­bei­tung kom­ple­xer Berech­nun­gen erle­ben wer­den. Ande­rer­seits wer­den Python-Ana­lys­ten leich­ter mit Excel-Ana­lys­ten zusam­men­ar­bei­ten kön­nen und so die Kluft zwi­schen ihnen überbrücken.

Python in Excel wird die Art und Weise, wie sowohl Python- als auch Excel-Ana­lys­ten an die Daten­ana­lyse her­an­ge­hen, in Zukunft defi­ni­tiv ver­än­dern. Ich gehe davon aus, dass nach die­ser Ankün­di­gung die Zahl der Excel-Ana­lys­ten, die Python ler­nen wol­len, stei­gen wird.

Quelle: medium.com

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