Od pewnego czasu MS Excel jest potężnym narzędziem do sortowania, przeglądania i wyświetlania danych, pomagając wielu osobom w podejmowaniu mądrych decyzji. Ale wszystko znów się zmienia, podobnie jak Microsoft oferuje ciekawa mieszanka: Python w Excelu. Ten krok stanowi duży skok w umiejętnościach analitycznych, umożliwiając użytkownikom połączenie mocy tego języka programowania z możliwościami programu Excel, którego używamy dzisiaj.
Włączanie Pythona w ustawieniach Excela
Firma Microsoft dodała osadzony język Python do programu Excel, zaczynając od programu Microsoft 365 Insiders. To łącze umożliwia użytkownikom korzystanie z narzędzi Pythona w celu usprawnienia wyświetlania i analizy danych w programie Excel. Obecnie dotyczy to tylko programu Excel na komputery stacjonarne, ale Microsoft planuje rozszerzyć możliwości Pythona na usługi w chmurze, aby dotrzeć do większej liczby użytkowników.
Ekscytujący zespół: Excel i Python
Główną atrakcją jest możliwość wprowadzania przez użytkowników kodu Pythona bezpośrednio do kolumny Excela przy użyciu nowo utworzonej funkcji „=PY”. Dzięki tej funkcji Python znalazł swoje miejsce wśród funkcji, wykresów i tabel przestawnych programu Excel. Otwiera także wiele możliwości analiz. Dołączają do niego dobrze znane biblioteki Pythona, takie jak pandas, matplotlib i scikit-learn, oferując różne możliwości analizy.
Część Anakondy
Funkcje te pochodzą ze słynnego pakietu Anaconda, ulubionego miejsca do hostowania bibliotek Pythona. To centrum zawiera wiele przydatnych części i narzędzi języka Python niezbędnych do różnych zadań związanych z danymi. Excel i Anaconda współpracują, aby ulepszyć sposób, w jaki ludzie na całym świecie korzystają z Excela. Dyrektor generalny Anacondy, Peter Wang, powiedział, że jest bardzo podekscytowany integracją języka Python firmy Anaconda z produktem MS. To duża zmiana dla milionów użytkowników Excela.
Python w Excelu = lepsza analiza
Python w Excelu dodaje wiele nowych sposobów analizy, które wykraczają poza indywidualne umiejętności Excela. Dzięki możliwościom Pythona użytkownicy znajdują różne pomysły, których nie da się wdrożyć w samym Excelu. To połączenie poszerza zakres analizy, czyniąc Excela wygodnym narzędziem do pracy ze złożonymi danymi. Wśród wielu zalet można wyróżnić:
- Świetne efekty wizualne: Użyj narzędzi do tworzenia wykresów w języku Python, takich jak Matplotlib, seaborn. Twórz różne efekty wizualne, takie jak histogramy, mapy cieplne.
- Uczenie maszynowe i przewidywanie: Używaj narzędzi do uczenia maszynowego w języku Python, takich jak scikit-learn, statsmodels. Spróbuj regresji, modelowania szeregów czasowych.
- Czyszczenie danych: Narzędzia Pythona znajdują brakujące dane, standaryzują, wykorzystują wyrażenia regularne do dokładnego przygotowania danych.
Bezpieczna analiza danych zespołu
Ten tandem zapewnia bezpieczeństwo i pracę zespołową, które są niezbędne w dzisiejszych procesach pracy. Prywatność i zgodność z przepisami są zapewnione dzięki działaniu w chmurze Microsoft z funkcjami zabezpieczeń klasy korporacyjnej. Ponadto członkowie zespołu mogą z niego korzystać i aktualizować go bez dodatkowych instalacji. Link jest kompatybilny z popularnymi narzędziami, takimi jak Microsoft Teams i Outlook.
Dowód pracy zespołowej
Python w Excelu powstaje dzięki pracy zespołowej w grupach MS: Excel, Dział Dev, Bezpieczeństwo, Azure, Research. To pokazuje wartość języka Python dla firmy Microsoft i naszą współpracę ze społecznością języka Python w celu poprawy dostępu dla wszystkich.
Patrząc w przyszłość
Pierwsze spojrzenie na ten tandem za pośrednictwem programu Microsoft 365 Insiders jest dobre. Teraz w wersji beta systemu Windows aktualizacje usprawniają edycję, naprawiają błędy i dodają dokumentację. Wraz z rozwojem łączności użytkownicy uzyskują coraz lepsze narzędzia, dzięki czemu Excel staje się kluczowym narzędziem do pracy z danymi i dokonywania wyborów. Pomaga wielu osobom, ustanawiając Excel jako wiodącą platformę umożliwiającą użytkownikom czerpanie wartości z danych i dokonywanie wyborów. Wraz ze wzrostem pracy, Excel i Python są łączone, tworząc dobre środowisko do analizowania i korygowania problemów, pomagając profesjonalistom i tym, którzy się uczą.
