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# Einführung
Erhöhen Sie Ihre Hand, wenn Sie Ihre Datenanalystenkarriere in Excel gestartet haben. Ja, ich auch. Excel ist ein leistungsstarkes Instrument für die Datenanalyse und Visualisierung – und Sie wissen es. Lassen Sie uns die Excel -Witze für einen anderen Artikel behalten. Trotz der Verbesserungen bei der Behandlung größerer Datensätze gibt es einen Punkt, an dem Excel unter der Final zu knarren beginnt.
An diesem Punkt denken Sie vielleicht: „Ah, Screw Excel, ich hätte Python lernen sollen.“ Du kannst immer noch. (Lernen Sie Python, keine Schrauben Sie Excel.) Auch die Verschiebung bedeutet nicht, Excel aufzugeben. Stellen Sie sich Python als eine natürliche Erweiterung Ihrer Fähigkeiten vor, die sich in diesen Schritten widerspiegelt.
# Schritt 1: Map Excel -Fähigkeiten zu Python -Äquivalenten
Einige Excel -Fähigkeiten können auf Python übertragen werden, obwohl es sich um eine Programmiersprache handelt. Sie können es sich als „Excel ohne Raster“ vorstellen, da viele Funktionen zwischen den beiden Instruments kartieren. Hier sind einige Beispiele.
Während Sie immer noch Pythons Syntax- und Sprachgrundlagen lernen müssen, fangen Sie nicht von vorne an – Sie verstehen den Analytics -Teil des Jobs bereits. Jetzt geht es darum, in Python zu tun, was Sie bereits in Excel tun.
# Schritt 2: Python -Grundlagen lernen
Bevor Sie mit dem Codieren beginnen, machen Sie sich mit den Sprachgrundlagen vertraut. Ich empfehle mit:
- Grundlegende Syntax
- Variablen, DatentypenAnwesend SchleifenBedingungen
- Hear Und Wörterbücher (Sie sind ähnlich wie benannte Bereiche oder Suchtabellen)
- Funktionen zur Wiederverwendung von Code (sie sind wie wiederverwendbare Formeln in Excel)
Hier sind einige Ressourcen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern:
# Schritt 3: Richten Sie Ihre Umgebung ein
Sie brauchen keine komplizierte Python -Umgebung. Wenn Sie es lokal haben möchten, installieren Sie Anakonda. Es kommt mit Python und den wichtigsten Bibliotheken, die Sie am Anfang benötigen (PandasAnwesend NumpyUnd Matplotlib). Es beinhaltet auch Jupyter -Notizbücher; Stellen Sie sich es als Arbeitsmappe vor, in dem Sie Code und Textnotizen schreiben.
Sie können es noch einfacher machen. Wenn Sie ein Google -Konto haben, können Sie verwenden Colab. Es ist Googles Model des Jupyter -Notizbuchs und wird mit noch mehr Bibliotheken ausgestattet als Anaconda.
# Schritt 4: Beginnen Sie mit Pandas
Python ist berühmt für sein Ökosystem, reich an Bibliotheken, die seine Fähigkeiten verlängern. Einer von ihnen ist Pandaseine Bibliothek für die Datenanalyse und -manipulation. In der Datenanalyse ist es so häufig, dass es praktisch untrennbar mit Python selbst untrennbar untrennbar ist. Sobald Sie anfangen, Python zu lernen, lernen Sie auch Pandas. Einige Dinge, die Sie üben sollten, sind:
- Erstellen Datenrahmen aus Excel- oder CSV -Dateien
- Filterung, Sortieren, Verschmelzen, Aggregation
- Replizieren Sie Ihre Excel -Workflows: Drehtabellen, Suchabläufe, bedingte Berechnungen
Versuchen Sie im Allgemeinen, alles zu übersetzen, was Sie in Excel in Python Code tun.
Sobald Sie Pandas erhalten, beginnen Sie mit der Verwendung Numpyeine Bibliothek für numerisches Computing, die Pandas untermauert.
# Schritt 5: Üben Sie auf echten Daten
Der schnellste Weg zu lernen ist durch das Tun. Es gibt mehrere Optionen. Sie können lösen Analytische Fragen zu StratAscratch Und Leetcode und Übung auf echte Interviewfragen. Sie erhalten die Daten und das Drawback zu lösen. Alles, was Sie tun müssen, ist die Lösung in Python zu schreiben.
Eine andere Possibility ist die Verwendung der verfügbaren Datensätze und die Lösung der Probleme, an die Sie denken. Einige großartige Datensatzquellen sind Kaggle -DatensätzeAnwesend Knowledge.govUnd Tolle öffentliche Datensätze.
Wenn Sie einige Vorschläge für Probleme benötigen, beginnen Sie mit:
- Datenreinigung (Entfernen von Duplikaten, Standardisierungsdaten, Füllen fehlender Werte)
- Erstellen einfacher Berichte, die Sie normalerweise in Excel machen würden
# Schritt 6: Daten visualisieren
Der nächste Schritt besteht darin, Ihre Analysen zu visualisieren. Ein guter Begin ist es, in Python die Charts nachzubilden, die Sie bereits in Excel haben. Die beiden beliebtesten Python -Bibliotheken der Datenvisualisierung sind:
- Matplotlib – für Basisdiagramme (Linie, Balken, Streuung)
- Seeborn – Für fortgeschrittene Visualisierungen mit minimalem Code
# Schritt 7: Kombinieren Sie Excel und Python
Sie müssen Excel nicht aufgeben. Selbst wenn Sie wollten, konnten Sie es nicht, weil die meisten Stakeholder in Ihrer Umgebung sind verheiratet, um sich zu übertreffen.
Die ideale Kombination ist zu verwenden openpyxl oder Xlwings Um in Excel -Dateien von Python zurückzuschreiben. Mit anderen Worten, Python macht das schwere Heben im Hintergrund, aber die endgültige Ausgabe landet für die Stakeholder in Excel. Keine Notwendigkeit, hier anzuhalten; Derzeit testet Microsoft die Neue Copilot () -Funktion Dadurch können Sie KI in Excel verwenden.
# Abschluss
Wie Sie sehen können, bedeutet der Übergang von Excel nach Python nicht, dass Sie bei Null beginnen. Wenn Sie Datenanalysen in Excel durchführen, bedeutet dies bereits, dass Sie über ein grundlegendes Wissen verfügen. Sie kennen Ihre Datenanalyse. Das einzige, was es technisch anspruchsvoller macht, indem dieses Wissen auf eine Programmiersprache übertragen wird.
Befolgen Sie die Schritte in diesem Artikel, und Ihr Übergang wird reibungsloser sein als Sie denken.
Nate Rosidi ist Datenwissenschaftler und in Produktstrategie. Er ist außerdem eine zusätzliche Professorin für Lehranalysen und Gründer von Stratascratch, einer Plattform, die Datenwissenschaftlern hilft, sich auf ihre Interviews mit echten Interviewfragen von High -Unternehmen vorzubereiten. Nate schreibt über die neuesten Tendencies auf dem Karrieremarkt, gibt Interviewberatung, teilt Datenwissenschaftsprojekte und deckt alles SQL ab.