გარკვეული პერიოდის განმავლობაში, MS Excel იყო მძლავრი ინსტრუმენტი მონაცემების დახარისხების, გამოკვლევისა და ჩვენებისთვის, რაც ბევრ ადამიანს ეხმარება გონივრული გადაწყვეტილებების მიღებაში. მაგრამ ყველაფერი ისევ იცვლება, როგორც Microsoft სთავაზობს საინტერესო ნარევი: პითონი Excel-ში. ეს ნაბიჯი არის დიდი ნახტომი ანალიზის უნარებისთვის, რაც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს გააერთიანონ ამ პროგრამირების ენის ძალა და Excel-ის შესაძლებლობებს, რომლებსაც დღეს ვიყენებთ.

პითონის ჩართვა Excel-ის პარამეტრებში

Microsoft-მა დაამატა ჩაშენებული Python Excel-ში დაწყებული Microsoft 365 Insiders-ით. ეს ბმული საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს გამოიყენონ პითონის ინსტრუმენტები Excel-ში მონაცემების ჩვენებისა და ანალიზის გასაუმჯობესებლად. ამჟამად, ეს ეხება მხოლოდ დესკტოპ Excel-ს, მაგრამ Microsoft ცდილობს გააფართოვოს Python-ის შესაძლებლობები ღრუბლოვან სერვისებზე, რათა მიაღწიოს მეტ მომხმარებელს.

საინტერესო გუნდი: Excel და Python

მომხმარებელთა შესაძლებლობა შეიყვანონ პითონის კოდი პირდაპირ Excel-ის სვეტში ახლად შექმნილი „=PY“ ფუნქციის გამოყენებით, მთავარი აქცენტია. ამ ფუნქციით პითონმა იპოვა თავისი ადგილი Excel-ის ფუნქციებს, სქემებსა და კრებსით ცხრილებს შორის. ის ასევე ხსნის ბევრ შესაძლებლობას ანალიზისთვის. მას უერთდება ცნობილი პითონის ბიბლიოთეკები, როგორიცაა პანდა, matplotlib და scikit-learn, რომლებიც გვთავაზობენ ანალიზის სხვადასხვა შესაძლებლობებს.

ანაკონდას ნაწილი

ეს ფუნქციები მოდის ცნობილი ანაკონდას პაკეტიდან, საყვარელი ადგილი პითონის ბიბლიოთეკებისთვის. ამ ჰაბს აქვს პითონის მრავალი სასარგებლო ნაწილი და ხელსაწყოები, რომლებიც სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია მონაცემთა სხვადასხვა ამოცანებისთვის. Excel და Anaconda ერთად მუშაობენ იმისათვის, რომ გააუმჯობესონ ადამიანები მთელს მსოფლიოში Excel-ის გამოყენებაში. ანაკონდას აღმასრულებელმა დირექტორმა, პიტერ ვანგმა თქვა, რომ ის ძალიან აღფრთოვანებულია Anaconda's Python-ის MS პროდუქტთან ინტეგრირებით. ეს დიდი ცვლილებაა Excel-ის მილიონობით მომხმარებლისთვის.

პითონი Excel-ში = უკეთესი ანალიზი

პითონი Excel-ში ამატებს ანალიზის ბევრ ახალ გზას, რომლებიც სცილდება ექსელის ინდივიდუალურ უნარებს. Python-ის შესაძლებლობების წყალობით მომხმარებლები პოულობენ განსხვავებულ იდეებს, რომელთა განხორციელება შეუძლებელია მარტო Excel-ში. ეს კომბინაცია ანალიზს უფრო ფართოს ხდის, რაც Excel-ს ხელსაყრელ ინსტრუმენტად აქცევს რთულ მონაცემებთან მუშაობისთვის. უამრავ უპირატესობას შორის შეიძლება განვასხვავოთ შემდეგი:

შესანიშნავი ვიზუალური ეფექტები: გამოიყენეთ პითონის დიაგრამების ინსტრუმენტები, როგორიცაა Matplotlib, seaborn. შექმენით სხვადასხვა ვიზუალური ეფექტები, როგორიცაა ჰისტოგრამები, სითბოს რუქები.
მანქანათმცოდნეობა და პროგნოზირება: გამოიყენეთ Python მანქანათმცოდნეობის ინსტრუმენტები, როგორიცაა scikit-learn, statsmodels. სცადეთ რეგრესია, დროის სერიების მოდელირება.
მონაცემთა გაწმენდა: პითონის ხელსაწყოები პოულობენ დაკარგული მონაცემებს, სტანდარტიზებენ, იყენებენ რეგექსს მონაცემების ზუსტად მოსამზადებლად.

ასევე წაიკითხეთ: Sony Xperia 5 IV-ს ექნება Snapdragon 8 Gen 1 SoC და Qi მხარდაჭერა

უსაფრთხო გუნდის მონაცემთა ანალიზი

ეს ტანდემი უზრუნველყოფს უსაფრთხოებას და გუნდურ მუშაობას, რაც სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია დღევანდელ სამუშაო პროცესებში. კონფიდენციალურობა და მარეგულირებელი შესაბამისობა უზრუნველყოფილია Microsoft Cloud-ზე საწარმოს უსაფრთხოების ფუნქციებით გაშვებით. გარდა ამისა, გუნდის წევრებს შეუძლიათ გამოიყენონ და განაახლონ იგი დამატებითი ინსტალაციის გარეშე. ბმული თავსებადია პოპულარულ ინსტრუმენტებთან, როგორიცაა Microsoft Teams და Outlook.

გუნდური მუშაობის დამადასტურებელი საბუთი

პითონი Excel-ში შექმნილია MS ჯგუფებში გუნდური მუშაობის წყალობით: Excel, Dev Division, Security, Azure, Research. ეს აჩვენებს პითონის მნიშვნელობას Microsoft-ისთვის და ჩვენს მუშაობას Python საზოგადოებასთან, რათა გავაუმჯობესოთ წვდომა ყველასთვის.

მომავლისკენ იხედება

ამ ტანდემის პირველი ნახვა Microsoft 365 Insiders-ის მეშვეობით კარგია. ახლა Windows Beta-ში განახლებები აუმჯობესებს რედაქტირებას, ასწორებს შეცდომებს და ამატებს დოკუმენტაციას. კავშირის ზრდასთან ერთად მომხმარებლები იღებენ უკეთეს ინსტრუმენტებს, რაც Excel აქცევს მონაცემებთან მუშაობისა და არჩევანის გაკეთების ძირითად ინსტრუმენტად. ის ბევრს ეხმარება Excel-ის წამყვან პლატფორმად ჩამოყალიბებით, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს მიიღონ ღირებულება მონაცემებიდან და გააკეთონ არჩევანი. სამუშაოს ზრდასთან ერთად Excel და Python გაერთიანებულია, რაც ქმნის კარგ გარემოს პრობლემების ანალიზისა და გამოსწორებისთვის, ეხმარება პროფესიონალებს და მათ, ვინც სწავლობს.