Excel có khó hơn Python không?

Tại Gap Intelligence, chúng tôi luôn mong muốn mang lại điều tốt đẹp cho nhau, cho khách hàng và cho cộng đồng của chúng tôi. Do đó, chúng tôi luôn được khuyến khích vượt qua các giới hạn của những gì chúng tôi làm và nhìn xa hơn các phương pháp hiện tại của chúng tôi để đảm bảo dữ liệu tuyệt vời (GFD) và tối đa hóa hiệu quả của chúng tôi trong việc đó

Năm ngoái, tôi đã tham gia một khóa học bootcamp về khoa học dữ liệu và trực quan hóa (được tài trợ bởi Sáng kiến ​​phát triển chuyên nghiệp của gap intelligence) để xác định lại hiểu biết của tôi về phân tích dữ liệu và mở ra cánh cửa cho vô số ứng dụng. Một trọng tâm là lập trình Python. Tôi đã sử dụng Python để tạo và thao tác với nhiều tập dữ liệu khác nhau và trực quan hóa dữ liệu đó bằng biểu đồ, đồ thị và bản đồ. Tôi thậm chí còn khám phá AI và máy học

Trung bình. com

Vậy điều gì khiến Python được ưa chuộng hơn Excel trong nhiều ứng dụng chúng ta sử dụng ngày nay?

Python là mã nguồn mở

Để sử dụng tốt nhất Python là sử dụng nhiều thư viện hoặc tiện ích mở rộng theo ý của bạn. Python là mã nguồn mở, cho phép người dùng sửa đổi và thay đổi mã theo những cách sáng tạo. Điều này có nghĩa là nhiều thư viện đã được phát triển để hỗ trợ các tác vụ phức tạp và sáng tạo mà Excel không thể thực hiện được hoặc bị hạn chế nghiêm trọng. Bất kỳ ai cũng có thể tạo và phát triển bất kỳ số lượng thư viện nào để hỗ trợ Python, điều đó có nghĩa là khả năng là vô tận

chia sẻ kỹ năng. com

Python là mạnh mẽ

Python và Excel có thể xử lý các chức năng tương tự khi tự động hóa, nhưng Python có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn nhiều so với Excel. Tính toán nhanh hơn và các công thức có thể phức tạp và cụ thể hơn so với VBA của Excel. Nhiều thư viện tiêu chuẩn cơ bản hoặc tiện ích mở rộng, bao gồm NumPy và Pandas thực hiện các tác vụ này với một vài dòng mã trong đó Excel có thể mất gấp mười lần số lệnh để thực hiện cùng một công việc. Các thư viện khác như plotly và D3 có thể trực quan hóa dữ liệu đó thành các biểu đồ và đồ thị tương tác sáng tạo hơn và có hình ảnh bắt mắt hơn so với một số biểu đồ và đồ thị có sẵn trong Excel. Sức mạnh của Python đến từ các thư viện của nó. Thậm chí có những thư viện kết hợp AI và học máy, cho phép người dùng Python tạo các mô hình dự đoán và dự báo mà người dùng Excel chỉ có thể mơ ước.

ngăn xếp chồng lên nhau. com

Python có một cộng đồng rộng lớn

Mã Python hỗ trợ rất nhiều tiện ích mở rộng và thư viện, và trong khi người ta có thể lập luận rằng Excel cũng có một số phần mở rộng, thì Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến và đang phát triển nhất với số lượng thư viện vượt xa Excel. Nhưng nếu bạn bị mắc kẹt thì sao? . Cộng đồng rất tích cực và liên tục đóng góp để nền tảng kiến ​​thức và chiều sâu của sự sáng tạo được khai thác độc đáo. Stack Overflow là một trong những cộng đồng trực tuyến lớn nhất nơi các câu hỏi được trả lời và các giải pháp được đưa ra

Bây giờ chỉ vì tôi đã giới thiệu lý do tại sao Python được ưa chuộng hơn Excel, điều đó không có nghĩa là Excel không có vị trí và tính hữu dụng của nó. Đôi khi Excel phù hợp hơn cho một nhiệm vụ nhất định và hiệu quả hơn nhiều so với Python. Tôi nhận thấy rằng việc sử dụng Excel khi tạo các tập dữ liệu nhanh hoặc sử dụng phân tích khám phá có thể giúp ích cho công việc hàng ngày của tôi ở đây khi Python có vẻ như quá mức cần thiết hoặc không cần thiết. Vào cuối ngày, tôi có thể nói chắc chắn rằng tôi đã có được một công cụ hữu ích khác để phân tích dữ liệu và đã tìm thấy nhiều ứng dụng khả thi cho Python tại đây. Lời động viên của tôi dành cho những người khác muốn mở rộng chi nhánh là hãy tiếp tục và học hỏi điều gì đó mới mẻ

Trong hơn 16 năm, trí thông minh khoảng cách đã phục vụ các nhà sản xuất và người bán bằng cách cung cấp các dịch vụ đẳng cấp thế giới theo dõi, báo cáo và phân tích 4P. giá cả, khuyến mại, vị trí và sản phẩm. Gửi email cho chúng tôi theo địa chỉ info@gapintelligence. com hoặc gọi cho chúng tôi theo số 619-574-1100 để tìm hiểu thêm

Trong Chuỗi cung ứng, việc quản lý và xử lý dữ liệu là rất quan trọng. Để có thể điều khiển các luồng vật lý, điều cần thiết là phải làm chủ các luồng thông tin. việc xử lý và phân tích các luồng này được thực hiện thông qua Hệ thống thông tin

Rất thường xuyên, Excel đóng vai trò trung gian giữa hệ thống thông tin và người dùng. Đôi khi nó được sử dụng hoàn toàn như một công cụ quản lý chuỗi cung ứng cho các công ty nhỏ chưa đầu tư vào Phần mềm Lập kế hoạch hoặc các gói ERP. Do đó, Microsoft Excel đương nhiên chiếm một vị trí rất quan trọng đối với người kiểm soát lưu lượng, người dự báo, người quản lý mua sắm,… cho đến người quản lý dự án và giám đốc Chuỗi cung ứng

Tuy nhiên, một công cụ khác đã được đưa tin rất nhiều trong những năm gần đây. con trăn. Các chuyên gia chuỗi cung ứng đang tìm hiểu về Python và một số người đang sử dụng nó hàng ngày để phân tích dữ liệu ERP của họ

Xu hướng này đã được xác nhận trong cuộc khảo sát gần đây của tôi về các ngôn ngữ lập trình chiến lược trong Chuỗi cung ứng

Python đang được chú ý

Đôi khi tôi còn nghe nói rằng “Python là Excel mới. ” Nó thực sự như thế nào?

Đặt cược

Mục lục

Python và Excel không có cùng mục đích

Khi tôi nghe mọi người so sánh cả hai công cụ, tôi nhận ra rằng họ đang thiếu một điểm quan trọng. chúng được thiết kế cho các chức năng rất khác nhau

Excel trước hết là một bảng tính. sự đơn giản của giao diện đồ họa của nó cho phép bất kỳ người dùng nào thao tác dữ liệu mà không cần bất kỳ khái niệm nào về mã cơ bản

Python là một ngôn ngữ lập trình. việc sử dụng nó không giới hạn trong việc quản lý dữ liệu; . Rõ ràng là cần phải học cách viết mã để sử dụng Python

Vậy tại sao chúng ta thường đánh đồng hai công cụ này?

Đơn giản vì tính linh hoạt tuyệt vời của Python cho phép nó tái tạo khá nhanh các tính năng chính của Excel. lưu trữ các giá trị trên một hàng, trên một cột, trên một bảng và thực hiện các phép tính trên cùng các giá trị đó. Bạn thậm chí có thể sử dụng các thư viện để trực quan hóa dữ liệu, vẽ biểu đồ… Python không có giới hạn về phân tích dữ liệu

Ví dụ: đây là hồi quy tuyến tính đơn giản trên bộ dữ liệu Doanh số bán hàng hàng năm gồm 2 mặt hàng

Biểu đồ Excel (trái) và biểu đồ bảng điều khiển đầu ra Python (phải)

Trong Excel, tất cả đều tương tác. chúng ta có thể ghi dữ liệu ngay vào bảng và thực hiện hồi quy với tùy chọn đường cong xu hướng của đồ thị Excel. Với Python, mọi thứ phải được mã hóa bằng các gói mã nguồn mở

2 cách tiếp cận hoàn toàn khác nhau

Vì vậy, chúng tôi có thể thực hiện phân tích dữ liệu trên cả hai công cụ, nhưng Python hoàn toàn là về lập trình và phát triển và không dành cho bất kỳ Người dùng doanh nghiệp ngẫu nhiên nào sử dụng. Điều có thể xảy ra trong tương lai là Tự động hóa do các nhóm lập trình Python dẫn đầu sẽ loại bỏ nhu cầu thực hiện một số nhiệm vụ bởi các chuyên gia Chuỗi cung ứng trên Excel. Nhưng nó sẽ là một hệ quả kinh doanh cấp cao, không chỉ thay thế phần mềm này bằng phần mềm khác ở cấp độ người dùng

con trăn. chiến lược hơn, nhưng phức tạp hơn

Python là ngôn ngữ chiến lược trong Chuỗi cung ứng

Khối lượng dữ liệu do các công ty quản lý ngày càng tăng và các chuyên gia chuỗi cung ứng có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu hơn cả về số lượng và chủng loại. Khối lượng càng lớn, càng khó quản lý chúng bằng các công cụ máy tính để bàn đơn giản. Python là một giải pháp tuyệt vời để xử lý lượng lớn thông tin. Sức mạnh tính toán của nó không thua gì Excel

Nó cũng mang đến cơ hội mang lại nhiều trí thông minh hơn thông qua các thuật toán Machine Learning. Python vượt trội trong lĩnh vực này

Nó có cú pháp tương đối đơn giản với ít dòng mã so với các ngôn ngữ khác. Nó phổ biến trong cộng đồng khoa học, vì nó được hưởng lợi từ nhiều thư viện nguồn mở cho phép các mô hình học máy và thống kê được áp dụng khá nhanh

Tuy nhiên, Python phức tạp hơn nhiều để nắm bắt. Để cung cấp cho bạn một mức độ lớn, tôi muốn nói rằng phải mất ít nhất 50 giờ học để bắt đầu đạt được kết quả (giả sử bạn đã biết cách viết mã. ). Vì nó chỉ là một ngôn ngữ lập trình, nó không có giao diện đồ họa tiêu chuẩn của riêng nó và bị so sánh với giao diện rất trực quan của Excel. Đây là một trong những khó khăn chính của tôi khi bắt đầu với Python

Tùy thuộc vào sở thích lập trình của bạn, học Python có thể là một con đường khó khăn

Một điểm quan trọng khác. xung quanh bạn sẽ không có nhiều người có thể hiểu và cập nhật các chương trình của bạn bằng Python. Trừ khi bạn cộng tác với một nhóm các nhà phát triển Python hoặc Nhà khoa học dữ liệu, khả năng duy trì các chương trình của bạn sẽ khó khăn. Và bạn sẽ tự xử lý khi thuật toán của bạn gặp sự cố

Excel vẫn đang phát triển

Chúng ta có xu hướng quên rằng Microsoft tiếp tục đổi mới khá nhất quán về tính năng của các công cụ văn phòng của mình. Các mô-đun Excel như Power Query và Power Pivot đã đạt đến mức hoàn thiện tốt trong những năm gần đây. Chúng đặc biệt phù hợp với các vấn đề chúng ta gặp phải trong lĩnh vực hậu cần

Bất kể bối cảnh nào trong Chuỗi cung ứng, thường cần phải trải qua 7 bước này khi phân tích dữ liệu

1. Nhập dữ liệu
2. Làm sạch nó
3. củng cố nó
4. Tạo hình cho nó
5. Thiết lập KPI và tính toán
6. Hợp nhất nó trên bảng điều khiển
7. Và phân tích nó để đưa ra quyết định đúng đắn

Power Query được sử dụng để nhập dữ liệu và Power Pivot để xây dựng mô hình dữ liệu (bạn có thể xem thêm chi tiết về cách chúng hoạt động trên trang web chính thức của Microsoft). Vì vậy, hai mô-đun này rất bổ sung cho nhau và cho phép bạn tự động hóa các bước từ 1 đến 4. Nhiều dự án tự động hóa phức tạp trước đây, yêu cầu nhiều mã VBA, giờ đây có thể được thực hiện bằng các công cụ trực quan hơn nhiều

Ngoài ra, Power Query và Power Pivot đang làm cho Macro Visual Basic trở nên lỗi thời, phức tạp hơn và kém hiệu quả hơn

Chúng tôi thấy rõ điều này trên lượng tìm kiếm của Google

Visual Basic đang dần trở nên lỗi thời

Vì vậy, Microsoft Excel vẫn còn nhiều năm phía trước. Tôi biết từ kinh nghiệm rằng nhiều người không sử dụng hết tiềm năng của nó, thường là không nhận ra điều đó

Phần kết luận

Vậy… Python hay Excel? . Tuy nhiên, chúng có thể so sánh được trong Chuỗi cung ứng, theo nghĩa là chúng có thể được sử dụng cho cùng mục đích trích xuất, xử lý và phân tích dữ liệu từ Hệ thống thông tin. Trong khi Excel cung cấp sự đơn giản, trực quan hóa và phân tích nhanh, thì Python cung cấp các giải pháp về khả năng mở rộng, sức mạnh tính toán và các thuật toán phức tạp

Tùy thuộc vào trình độ lập trình và nhu cầu kinh doanh của bạn, có thể đáng để tham gia Python. Tuy nhiên, bài phát biểu của tôi luôn giống nhau, trước tiên hãy nắm vững nền tảng của doanh nghiệp của bạn trước khi đi sâu vào sự phức tạp

Bắt đầu với việc thành thạo Excel ở cấp độ rất nâng cao và tự động hóa càng nhiều càng tốt. Riêng với Power Query/Pivot. Bằng cách này, bạn sẽ đạt được rất nhiều năng suất và nổi bật trên thị trường việc làm. Chỉ sau đó, nếu bạn có niềm yêu thích với các con số, bạn có thể bắt đầu đào tạo về Python. Nếu bạn là Nhà khoa học dữ liệu ngày nay, rõ ràng bạn cần phải thành thạo Python, nhưng phần lớn các Nhà khoa học dữ liệu mà tôi biết đều đã rất xuất sắc về Excel

Trong mọi trường hợp, bạn nên đưa ra ý kiến ​​của riêng mình, hãy tự kiểm tra Power Query/Pivot và Python

Để đi xa hơn

Nếu bạn muốn phát triển kỹ năng và tăng sức hấp dẫn của mình, hãy xem các bài viết của tôi

• Làm thế nào để trở thành một nhà quản lý chuỗi cung ứng. 6 trụ cột
• Ngôn ngữ lập trình cho Chuỗi cung ứng
• Phần mềm chuỗi cung ứng & ERP

Edouard Thieuleux

Người sáng lập AbcSupplyChain. Chuyên gia chuỗi cung ứng. 15 năm kinh nghiệm tại 6 quốc gia khác nhau –> Theo dõi tôi trên LinkedIn

Học Excel hay Python tốt hơn?

Excel có dễ hơn lập trình không?

Học Excel có khó không?

Tôi có nên sử dụng Python cho Excel không?