Не будет преувеличением сказать, что весь мир работает на Excel. Постоянно растущие рабочие нагрузки, с которыми сталкиваются как малые предприятия, так и глобальные гиганты, в значительной степени зависят от Excel для моделирования данных, а также для манипуляций. Однако с недавними достижениями в области машинного обучения многие специалисты по данным (/аналитики) начали использовать такие языки, как Python и R, для анализа данных.
Макросы в Excel — это действия или наборы действий, которые можно запускать несколько раз для автоматизации функции/задачи. Они чрезвычайно полезны при создании пользовательских задач и логики, экономя время, затрачиваемое на написание длинных строк кода. Хотя многие предлагают использовать Python для решения задач машинного обучения, а также для анализа данных, нельзя отрицать удобство, связанное с манипулированием огромным количеством электронных таблиц с помощью собственных макросов.
Учитывая последние тенденции компаний, которые вкладывают огромные средства в инновации и разработку моделей прогнозирования на основе машинного обучения, интеграция машинного обучения в Excel открывает широкие возможности. Использование расширений, таких как PyXLL, помогает нам встраивать Python в Excel. Вся экосистема на основе Python, включающая широкий спектр модулей, функций и библиотек, добавляет большое преимущество к удобству работы с данными в Excel. Excel — лучший выбор для любого бизнеса, который будет использоваться для взаимодействия с данными, а использование моделей машинного обучения на основе Python в реальном времени в серверной части поможет разблокировать широкий спектр возможностей прогнозирования, классификации, регрессии и кластеризации. Кроме того, даже пользователи, не являющиеся разработчиками, смогут использовать его функциональные возможности, не беспокоясь о моделях, работающих в бэкэнде. Тем не менее, те, кто занимается собственной автоматизацией и использованием функций, интенсивно использующих данные, ценят эффективность VBA. Большая часть мира по-прежнему полагается на макросы и более чем удовлетворена набором функций, которые они предлагают. С другой стороны, для тех, кто верит в надежность и работает с расширенным статистическим анализом, подход машинного обучения, основанный на Python (или любом другом языке высокого уровня, таком как R), без сомнения, выигрывает. Он быстрее, может легко интегрироваться с несколькими интерфейсами и растет беспрецедентными темпами. Алгоритмы машинного обучения могут помочь, автоматически анализируя огромное количество строк Excel с несколькими типами данных быстрым, последовательным и масштабируемым способом. Например, эти модели можно легко обучить присваивать определенное значение словам и фразам, определять темы, ключевые слова, объекты и даже настроения.
Таким образом, в связи с продолжающейся революцией в мире автоматизации и огромными исследованиями в области анализа данных, набирающими обороты, интеграция машинного обучения с мощной средой Excel станет мудрым выбором для будущих компаний.
