بديل Excel: ما الذي يجب أن تتعلمه كمحلل بيانات

أصبحت جداول بيانات Excel قديمة بفضل ظهور أحدث أدوات تحليل البيانات و اللغات مثل Python و Java و R و Microsoft HDInsight. ومع ذلك، لا يزال عدد كبير من الشركات يستخدم جداول البيانات الرقمية، مما يخلق الكثير من المشاكل لمحللي بيانات الأعمال الحديثة. يعد تحليل البيانات من خلال Excel خيارًا سيئًا لأسباب مثل الأخطاء في التحقق من صحة البيانات، وميزة المصنف المشترك الضعيفة، وعدم وجود تحرير متعدد المستخدمين، والبيانات غير الدقيقة، والمخاوف المتعلقة بالسلامة، مما يجعل من الضروري بالنسبة لك التبديل إلى بدائل أفضل ومتقدمة. حتى لو كانت شركتك تفضل استخدام جداول البيانات، يمكنك تحسين أدائك بشكل كبير من خلال تعلم لغة برمجة لتحليل البيانات.

من الصعب استبدال Excel

بدأت الشركات المتخصصة في مجال التكنولوجيا في إدراك عيوب استخدام جداول البيانات. و أصبحوا يبحثون عن بدائل أكثر تقدمًا وأفضل لمحللي البيانات المعاصرين. ومع ذلك، هناك العديد من الشركات التي تتردد في تبني هذا التغيير والاستمرار في استخدام جداول بيانات Excel لتحليل البيانات. تتمتع بعض هذه الشركات ببنية تحتية ضخمة ذات أعباء عمل متزايدة باستمرار، مما يجعل من الصعب استبدال Office 365 أو Excel. ليس الأمر مستحيلاً، لكن الأمر سيستغرق سنوات عديدة حتى يتحقق.

طبعا لسنا هنا للتقليل من أهمية برنامج Excel فهو مستمر في التطور. إنه مختلف تمامًا عما كان عليه قبل عقد من الزمن. يعد الإصدار الأحدث من Excel أكثر سهولة في الاستخدام ويضم بعض الوظائف والميزات الرائعة لجميع أنواع المؤسسات. على سبيل المثال، نموذجه الحسابي قوي للغاية ولكنه بسيط. قبل كل شيء، يوفر برنامج Excel بعض المرونة التي لا تستطيع البرامج الأخرى تقديمها، ولكن برنامج Excel له عيوبه أيضًا.

بعض المشاكل الشائعة في برنامج Microsoft Excel

يقوم المزيد والمزيد من خبراء تكنولوجيا المعلومات والمستشارين ومديري المخاطر بتحديد المشكلات في Microsoft Excel. في البداية، جداول بيانات Excel هشة للغاية. ثانيًا، أصبحت مجموعات البيانات أكبر فأكبر، بحيث أصبحت جداول البيانات غير عملية. تمتلك بعض المنظمات في الواقع الملايين، إن لم يكن المليارات، من جداول البيانات، مما يجعل تحليل البيانات كابوسًا حقيقيًا.

علاوة على ذلك، فإن كمية البيانات المتاحة تنمو بسرعة هائلة، مما يجعل من الضروري للمؤسسات أن تجعل معالجة البيانات أكثر آلية، وأكثر سهولة في الوصول إليها، وخالية من الأخطاء. ويعتقد بعض الخبراء أن المؤسسات تسيء استخدام برنامج Excel كحل سريع ولكن مؤقت. ويرون أيضًا أنه لم يكن أبدًا حلاً دائمًا على مستوى المؤسسات في المقام الأول.

من الصعب صيانة وإدارة الملايين من جداول البيانات. أي معلومات واردة في هذه الصفحات يمكن أن تقع بسهولة في أيدي شريرة ويساء استخدامها لاحقًا. ولذلك، يعد أمان البيانات مشكلة كبيرة في جداول بيانات Excel. من الخطورة بشكل خاص الاحتفاظ بالبيانات المهمة في Microsoft Excel.

لدى Excel قيود كبيرة عندما يتعلق الأمر بتحليل البيانات. ومع ذلك، لا تزال بعض الشركات تصر على استخدام برنامج Excel على الرغم من كل عيوبه.

إذًا، ما الذي يمكنك فعله في المؤسسات التي تعتمد على جداول البيانات؟ إذا كنت محلل بيانات ماهرًا في مجال التكنولوجيا ولديك الرغبة في إتقان برامج أخرى أكثر تقدمًا، فعليك أن تحاول تعلم لغة بايثون.

هل يوجد بديل لبرنامج Excel؟

اكتسبت لغة بايثون شعبية هائلة بين علماء البيانات في السنوات الأخيرة. إنها واحدة من أفضل الأدوات وأكثرها تفضيلاً في العالم لتحليل البيانات. وهو أقوى بكثير من Excel، لأنه يحتوي على دوال مختلفة وأفضل وأكثر فعالية.

يتردد الناس في استخدام بايثون لمجرد أنها لغة برمجة. ومع ذلك، فقد ظهرت بسرعة كبديل عملي لبرنامج Excel. في الواقع، تفضل بعض المنظمات المرشحين ذوي الكفاءة في بايثون. الآن، قد تتساءل لماذا نحتاج إلى لغة Python بينما يستطيع برنامج Excel تلبية جميع متطلباتنا؟ وفي هذا الصدد، فيما يلي بعض مزايا استخدام بايثون على إكسيل.

سهل القراءة

إذا كنت عالم بيانات أو حتى مستخدمًا تجاريًا عاديًا، فقد تجد صعوبة كبيرة في فهم جداول البيانات التي أعدها الآخرون. إنها مهمة مرهقة بشكل خاص لشخص لم يستخدم Excel من قبل. من ناحية أخرى، تتيح لغة Python سهولة إعداد البيانات وتحليلها وتصورها. كما يتضمن أيضًا تعليمات برمجية مفهومة عالميًا. لذلك، يمكنك بسهولة المتابعة من النقطة التي تركها فيها المستخدم السابق. تعد Python أيضًا مصدرًا رائعًا لتصور البيانات والحسابات و تنقية البيانات. والأهم من ذلك أنه يمكنك أيضًا استخراج البيانات من Excel باستخدام Python.

من السهل أتمتة المهام المملة

عندما تتعامل مع كمية كبيرة من البيانات، يجب عليك استخدام بايثون. في الواقع، تتطلب العديد من فرق تحليل البيانات من أعضائها أن يكون لديهم بعض المعرفة بلغة بايثون. يمكنه التعامل مع المهام المملة بشكل أفضل من Excel. وبالمثل، فهي أكثر فعالية في جلب الأتمتة إلى تحليل البيانات من أي أداة أخرى.

سهل التعلم

من السهل جدًا تعلم لغة بايثون. إذا كان بإمكانك كتابة الصيغ في برنامج Excel، فيمكنك كتابة التعليمات البرمجية في لغة Python أيضًا. في الواقع، أكثر من 35% من محللي البيانات في العالم يستخدمون لغة بايثون بسبب سهولة التعلم. بناء جملة Python بسيط جدًا وسهل الفهم مقارنةً بـ R و حتى Excel. منحنى التعلم في بايثون صغير جدًا ويمكنك البدء في تحليل البيانات في غضون أسبوع.

تصور البيانات المتعددة الاستخدامات

تأتي Python مع مجموعة متنوعة من المكتبات التي يمكن استخدامها لأنواع مختلفة من تصورات البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدام مكتبة Matplotlib لرسم الرسوم البيانية الثابتة، ويمكن استخدام مكتبة Plotly لرسم مخططات ديناميكية وكذلك جغرافية، وأخيرًا، يمكن استخدام مكتبة الباندا لرسم مخططات السلاسل الزمنية.


كيفية استخدام Pandas لقراءة ملفات Excel في بايثون

مرنة للغاية

تعد Python أداة أكثر مرونة مقارنة بـ Excel. على سبيل المثال، هناك عدد كبير من مكتبات بايثون المتاحة لمحللي البيانات. بعض هذه المكتبات مثل Matplotlib، و Pandas، و Numby مفيدة حقًا لجميع أنواع تحليل البيانات. ومع ذلك، يجب عليك تعلم أساسيات بايثون قبل النظر إلى هذه المكتبات.

ترخيص البرمجيات الحرة

في الواقع، لا تحتاج إلى إنفاق فلس واحد على تعلم لغة بايثون. إنه يعمل على كل من Linux و Windows، كما أنه سهل التحميل أيضًا. وبالمثل، فإن مكتبات Python مفتوحة المصدر لتصور البيانات و معالجة البيانات تجعلها أداة ضرورية للمؤسسات التي لا تزال تعتمد على Excel لتحليل البيانات.

فرص وظيفية جديدة

شعبية بايثون تنمو بمعدل هائل. يمكنك تحسين فرصك بشكل كبير في تسريع نمو حياتك المهنية داخل مؤسستك من خلال إتقان لغة Python. إذا كنت تمتلك مهارة فريدة في الشركة، بينما يستخدم الجميع برنامج Excel الذي يعود تاريخه إلى عقود من الزمن، فمن المؤكد أنك ستحصل على مكافأة أو حتى ترقية. وبالمثل، فإن تعلم مهارة متنامية يعني أنك ستتمكن من الحصول على وظيفة أخرى بسرعة كبيرة إذا قررت الاستقالة من منصبك الحالي.

يعد Excel أحد أكثر الأدوات شيوعًا لتحليل البيانات في العالم. قد لا يكون الأمر مثالياً و مع ذلك، من المتوقع منك أن تتحسن في تحليل البيانات في بيئة الأعمال الحديثة. لا يمكنك تحقيق هذا الهدف إلا من خلال تعلم لغات البرمجة مثل بايثون. إنها منصة لتحليل البيانات أقوى وأسهل وأفضل من برنامج Excel وسوف تتولى زمام الصناعة عاجلاً وليس آجلاً. و لذلك، فإن بيئة تحليل البيانات الحالية تتطلب من الأفراد التوجه نحو لغة بايثون لأنها الطريقة الوحيدة للبقاء في هذه الصناعة.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

اكتشاف المزيد من بايثون العربي

اشترك الآن للاستمرار في القراءة والحصول على حق الوصول إلى الأرشيف الكامل.

Continue reading

Scroll to Top