Bertransisi dari Excel ke Python

Banyak perusahaan sekarang beralih dari Excel ke Python, bahasa pemrograman tingkat tinggi untuk tujuan umum yang dibuat oleh programmer Belanda, Guido van Rossum. Semakin banyak pengembang perangkat lunak saat ini menganggap Python sebagai alat pengganti yang layak untuk Excel, karena manfaat yang ditawarkan sebelumnya.

Bertransisi dari Excel ke Python

Excel adalah alat umum untuk analisis data, dan biasanya digunakan untuk melakukan operasi analitik di industri keuangan. Namun, Excel cenderung lebih kompleks karena membutuhkan penerapan VBA. VBA rumit untuk dioperasikan, dan membuat Excel sulit digunakan saat menangani banyak operasi selama analisis data.

Python, sebagai bahasa pemrograman, menawarkan berbagai keunggulan dibandingkan dengan Excel. Ini adalah bahasa pemrograman sumber terbuka, dengan banyak kontributor yang secara sukarela memberikan pembaruan rutin pada kode dan meningkatkan fungsinya. Sebaliknya, Excel adalah perangkat lunak berbayar yang hanya menyediakan pembaruan program bagi mereka yang membeli aplikasi, sehingga membatasi penggunaannya. Python juga hadir dengan berbagai pustaka yang sudah diinstal sebelumnya, yang menghemat waktu bagi pengembang yang seharusnya membuat proyek dari awal.

Ringkasan Cepat

  • Transisi dari Excel ke Python dapat dibenarkan karena kemampuan Python dalam menjalankan kalkulasi dan algoritma yang rumit.
  • Python lebih mudah dipelajari dan dikuasai, tidak seperti Excel yang menyertakan bahasa yang dipersonalisasi yang dikenal sebagai VBA yang rumit untuk dikuasai dan dijalankan.
  • Transisi dari Excel ke Python memungkinkan pengguna menikmati berbagai manfaat, seperti platform pengkodean sumber terbuka, banyak kontributor sukarela, dan perpustakaan gratis.

Integrasi Fungsional

Perangkat lunak analisis data yang baik harus dapat berintegrasi dengan perangkat lunak analitik dan non-analitik lainnya. Python sangat cocok dengan deskripsi ini karena terintegrasi dengan baik dengan program lain. Pengguna dapat mengimpor dan mengekspor berbagai jenis format file ke Python.

Misalnya, Python kompatibel dengan sintaks SQL dan bahkan dapat menjalankannya dalam kerangka kerjanya untuk mengekstrak data dan tabel ke lingkungannya. Lingkungan Python juga efisien dalam mengotomatiskan tugas-tugas seperti mengimpor data dan menulis data yang dianalisis ke fungsi Excel atau CSV untuk analisis data.

Transisi dari Excel ke Python dapat dibenarkan dari sudut pandang integrasi fungsional. Pertama, Python ramah pengguna, dan baik pemula maupun analis berpengalaman dapat menggunakan bahasa ini dengan mudah. Excel menggunakan Glosarium VBA VBA Kamus VBA ini adalah panduan yang berguna bagi siapa saja yang ingin mempelajari cara menggunakan VBA dalam pemodelan Excel. Tinjau setiap istilah dan definisi dalam kamus VBA di bawah ini untuk mempelajari dasar-dasarnya sebelum mengikuti Kursus Pemodelan Keuangan VBA Keuangan. bahasa, yang merupakan platform yang dipersonalisasi yang menggunakan makro untuk mengotomatiskan tugas untuk analisis data.

Penggunaan makro untuk mengotomatiskan tugas lebih kompleks daripada otomatisasi tugas di lingkungan Python. Selain itu, fakta bahwa Python dapat dengan mudah diintegrasikan dengan program lain membuatnya lebih cocok untuk analisis data.

Kompatibilitas Kode

Kode analisis data dapat disimpan sebagai skrip untuk digunakan kembali dan manipulasi lebih lanjut. Kode Python dapat direproduksi dan kompatibel, yang membuatnya cocok untuk manipulasi lebih lanjut oleh kontributor lain yang menjalankan proyek independen. Berbeda dengan bahasa VBA yang digunakan di Excel, analisis data menggunakan Python lebih bersih dan memberikan kontrol versi yang lebih baik.

Lebih baik lagi adalah konsistensi dan akurasi Python dalam eksekusi kode. Pengguna lain dapat mereplikasi kode asli dan masih mengalami eksekusi yang lancar pada level yang sama dengan kode asli. Kemampuan untuk mereproduksi kode membuat Python lebih efisien daripada Excel karena pengguna dapat melewati proses pengkodean awal dan memulai dengan kerangka kerja yang sudah berfungsi.

Skalabilitas dan Efisiensi

Ilmu data lebih memilih Python daripada Excel karena kemampuannya untuk menangani kumpulan data besar, serta menggabungkan pembelajaran dan pemodelan mesin. Saat menangani data dalam jumlah besar, Excel membutuhkan waktu lebih lama untuk menyelesaikan penghitungan dibandingkan dengan Python. Saat data dimuat ke dua program secara bersamaan, Excel akan tertinggal di belakang Python karena tidak dibuat untuk menangani data dalam jumlah besar.

Selain itu, Excel membutuhkan waktu lebih lama untuk mengimpor data yang dibuat di perangkat lunak analitik lainnya. Bahkan bisa lebih lambat bila jumlah data yang diimpor ke dalam spreadsheet sangat banyak. Python menjembatani kesenjangan karena ini adalah alat yang lebih efisien dalam mengimpor dan mengekspor data dalam format yang berbeda, membuatnya ideal untuk pengumpulan data. Dibandingkan dengan Excel, Python lebih baik ditempatkan untuk menangani pipeline data, mengotomatiskan tugas, dan melakukan penghitungan yang kompleks. Selain itu, ia hadir dengan kumpulan alat manipulasi dan perpustakaan yang luas.

Python vs. Excel dalam Organisasi

Python dianggap sebagai alat analisis data yang lebih efisien untuk kalkulasi kompleks dan volume data yang besar. Namun, Excel masih lebih populer secara keseluruhan daripada Python, dan digunakan oleh banyak orang dalam analisis keuangan.

Meskipun Excel tidak ideal untuk menangani volume data yang besar, ini adalah alat yang lebih nyaman untuk organisasi dengan volume data kecil yang memerlukan penghitungan sederhana. Python, di sisi lain, lebih efisien daripada Excel ketika organisasi menangani volume data yang besar yang memerlukan otomatisasi untuk menghasilkan hasil dalam waktu singkat.

Sumber daya tambahan

Finance menawarkan Financial Modeling & Valuation Analyst (FMVA) ™ Sertifikasi FMVA®. Bergabunglah dengan 350.600+ siswa yang bekerja untuk perusahaan seperti Amazon, JP Morgan, dan program sertifikasi Ferrari bagi mereka yang ingin meningkatkan karir mereka ke level berikutnya. Untuk terus belajar dan memajukan karier Anda, sumber daya Keuangan berikut akan membantu:

  • Algorithms Algorithms (Algos) Algorithms (Algos) adalah sekumpulan instruksi yang diperkenalkan untuk melakukan suatu tugas.
  • Pintasan Excel (PC dan Mac) Pintasan Excel PC Mac Pintasan Excel - Daftar pintasan MS Excel yang paling penting & umum untuk pengguna PC & Mac, keuangan, profesi akuntansi. Pintasan keyboard mempercepat keterampilan pemodelan Anda dan menghemat waktu. Pelajari pengeditan, pemformatan, navigasi, pita, tempel khusus, manipulasi data, rumus dan pengeditan sel, dan shortuct lainnya
  • Jenis Analisis Keuangan Jenis Analisis Keuangan Analisis keuangan melibatkan penggunaan data keuangan untuk menilai kinerja perusahaan dan membuat rekomendasi tentang bagaimana hal itu dapat meningkatkan di masa depan. Analis Keuangan terutama melakukan pekerjaan mereka di Excel, menggunakan spreadsheet untuk menganalisis data historis dan membuat proyeksi Jenis Analisis Keuangan
  • Makro VBA Makro VBA Pengaturan makro di Excel VBA cukup sederhana. Struktur untuk makro Excel VBA melibatkan memulai dengan baris sub () sebelum memulai kode makro. Makro menggunakan Aplikasi Visual Basic di Excel untuk membuat fungsi kustom yang dibuat pengguna dan mempercepat tugas manual dengan membuat proses otomatis.

Direkomendasikan

Apa itu Efek Beragun Aset Kartu Kredit?
Grafik dan Template Grafik
Bertransisi dari Excel ke Python