Excel ve Python: Veri Analizinde Hangisi, Kim İçin?

İki aracın çalışma mantığı

Excel, veriyi hücreler halinde gördüğünüz ve formülle, pivot tabloyla, grafikle doğrudan üzerinde çalıştığınız bir elektronik tablodur. Analiz ekranda, adım adım ve görsel olarak ilerler; sonucu anında görürsünüz.

Python ise genel amaçlı bir programlama dilidir. Veri analizinde pandas gibi kütüphanelerle kullanılır: veriyi bir dosyadan, veritabanından ya da web servisinden okursunuz, temizleme, filtreleme, gruplama ve birleştirme adımlarını kod olarak yazarsınız ve sonucu tabloya, grafiğe ya da başka bir sisteme aktarırsınız. Analiz bir betik olarak kaydedilir ve aynı adımlar istendiği kadar yeniden çalıştırılabilir.

Bu fark, iki aracın güçlü olduğu alanı belirler. Excel'de yapılan analiz kişinin ekrandaki emeğinde yaşar; Python'da yapılan analiz koddadır ve başkası tarafından okunabilir, tekrarlanabilir, otomatikleştirilebilir.

Temel farklar: ölçüt ölçüt

• Öğrenme eğrisi: Excel / arayüz görseldir, ilk sonuç hızlı alınır; ileri özelliklere kademeli geçilir. Python / programlama mantığı, değişkenler, veri yapıları ve kütüphaneler öğrenilmelidir; ilk adım daha zahmetlidir.
• Veri hacmi: Excel / çalışma sayfasının satır sınırı vardır ve büyük dosyalar yavaşlar. Python / bilgisayarın belleğinin elverdiği ölçüde büyük veriyle çalışır; daha büyük veri için ek araçlarla ölçeklenebilir.
• Tekrar edilebilirlik: Excel / elle yapılan adımlar kaydedilmez; makro ya da Power Query ile kısmen otomatikleştirilebilir. Python / tüm adımlar koddadır; aynı analiz yeni veriyle tek komutla yeniden çalıştırılır.
• Veri kaynakları: Excel / dosyalar ve dış veri bağlantıları. Python / dosyalar, veritabanları, web servisleri, web sayfaları ve daha fazlası kütüphanelerle okunabilir.
• Analiz derinliği: Excel / formüller, pivot tablolar, temel istatistik ve senaryo analizi. Python / ileri istatistik, makine öğrenmesi, metin analizi ve özel görselleştirmeler.
• Paylaşım ve iş birliği: Excel / dosya kolayca paylaşılır, herkes açabilir. Python / kod ve ortam paylaşılmalıdır; sonucu teknik olmayan birine sunmak için çıktı Excel'e, PDF'e ya da bir panoya aktarılır.
• Hata kontrolü: Excel / formül hataları hücreler arasında gizli kalabilir. Python / kod gözden geçirilebilir ve test edilebilir, ama kod yazma hatası da yeni bir risk kaynağıdır.

Excel'in yeterli olduğu durumlar

Her veri işi için programlama gerekmez. Excel şu durumlarda hem hızlı hem yeterlidir:

• Veri tek bir dosyada ve makul büyüklükte
• Analiz bir kez yapılacak ya da nadiren tekrarlanacak
• Varsayımları değiştirip sonucu anında görmek isteniyor, örneğin bütçe ya da fiyat senaryosu
• Sonuç, teknik olmayan bir ekiple aynı dosya üzerinde tartışılacak
• Veriye elle not, düzeltme ya da sınıflandırma eklemek gerekiyor

Örneğin bir insan kaynakları uzmanının yıllık izin planını departman bazında özetleyip yöneticilerle paylaşması Excel'de rahatlıkla yapılır; Python yazmak bu işe değer katmaz.

Python'un öne çıktığı durumlar

Python, işin tekrar ettiği, verinin büyüdüğü ya da birden fazla kaynaktan geldiği durumlarda fark yaratır.

• Her hafta ya da her ay aynı adımlarla hazırlanan raporlar
• Onlarca dosyanın birleştirilmesi ve aynı kurallarla temizlenmesi
• Excel'i yavaşlatan ya da açılmayan büyüklükte veri
• Bir veritabanından, web servisinden ya da web sayfasından otomatik veri çekme
• Tahmin modelleri, kümeleme ya da metin analizi gibi ileri yöntemler

Örneğin bir perakende şirketinde her mağazadan ayrı bir satış dosyası geliyorsa, Python betiği klasördeki tüm dosyaları okuyup birleştirebilir, hatalı satırları ayıklayabilir, mağaza ve ürün bazında özetleyebilir ve sonucu biçimlendirilmiş bir Excel dosyası olarak kaydedebilir. Aynı iş elle yapıldığında her dönem saatler alır ve hata riski taşır; betik ise her seferinde aynı biçimde çalışır.

Birlikte kullanım: Python in Excel ve iş akışları

İki araç birbirini dışlamaz. Microsoft'un Python in Excel özelliğiyle, uygun bir Microsoft 365 aboneliğinde, PY fonksiyonu kullanılarak Python kodu doğrudan bir Excel hücresine yazılabilir. Microsoft'a göre bu hesaplamalar Microsoft bulutunda çalışır, yerel bir Python kurulumu gerektirmez ve Anaconda tarafından sağlanan temel Python kütüphaneleriyle gelir. Özelliğin hangi platformlarda ve hangi aboneliklerde kullanılabildiği Microsoft'un destek sayfasından kontrol edilmelidir.

Özellik olmadan da ikisi sırayla kullanılabilir:

• Python ile veriyi topla, temizle, birleştir ve özetle.
• Sonucu Excel dosyasına yaz.
• Excel'de pivot tablo, grafik ve senaryo analiziyle yorumla ve paylaş.

Bu düzende Python tekrar eden ağır işi, Excel ise insanlarla buluşan son katmanı üstlenir.

Hangisini önce öğrenmeli?

Seçim rolünüze ve hedefinize bağlıdır.

• İş birimlerinde çalışıyorsanız, örneğin finans, satış, insan kaynakları ya da operasyon: önce Excel'de sağlam bir temel kurun. Pivot tablo, arama fonksiyonları, koşullu formüller, Power Query ve grafik günlük analiz ihtiyacını karşılar.
• Veri analisti olmayı hedefliyorsanız: Excel temelinin üzerine SQL ve Python ekleyin. Python'da önce dilin temelleri, sonra pandas ile veri okuma, temizleme, filtreleme, gruplama ve birleştirme gelir.
• Veri bilimi ya da makine öğrenmesi hedefiniz varsa: Python ana araç olur; Excel yalnız hızlı kontrol ve sunum için kalır.

Sık yapılan hata, Python'a geçince Excel'i tamamen bırakmaktır. Sonuçları paylaştığınız yöneticiler ve iş birimleri Excel dosyasıyla çalışmaya devam edebilir. İkinci sık hata ise Python'u yalnız sözdizimi düzeyinde öğrenip gerçek bir iş verisiyle hiç çalışmamaktır; öğrenmeyi kendi işinizden bir rapor üzerinde denemek en hızlı ilerleme yoludur.

Mindset eğitimlerinde Excel ve Python

Microsoft Excel ile Veri Analizi Eğitimi (İleri Excel), ileri formüller, pivot tablolar, grafik biçimlendirme, ileri veri analizi araçları, makro programlama ve otomasyon ile dış veri bağlantıları modüllerini içerir.

Python ile Programlama Eğitimi dilin temellerini, yani veri tipleri, fonksiyonlar, veri yapıları, döngüler, hata yönetimi, modüller ve sınıflar konularını ele alır. Python ile Veri Analizi (Pandas) eğitimi ise pandas temelleri, veri temizleme ve ön işleme, filtreleme ve koşullu sorgulama, gruplama ve pivot analizi, veri birleştirme ve iş analitiğinde vaka çalışmaları üzerine kuruludur.