Название: Excel с Python и R: раскройте потенциал расширенной обработки и визуализации данных
Автор: Стивен Сандерсон, Дэвид Кун
Издательство: Спринт Бук
Год: 2025
Страниц: 320
Язык: русский
Формат: pdf, epub
Размер: 21.0 MB

Анализ и визуализация данных имеют большое значение, именно они позволяют принимать обоснованные решения. Но в Excel достаточно много ограничений, которые превращают вашу жизнь в ад. «Excel с Python и R» меняет правила. Стивен Сандерсон — автор пакетов healthyverse для R, Дэвид Кун — соучредитель Functional Analytics, компании, создавшей ownR (платформа для разработки решений на R, Python и других языках обработки данных).

Интеграция Python и R с Excel изменит ваш подход к анализу данных с использованием электронных таблиц. Вы сможете автоматизировать задачи статистического анализа и создавать мощные визуализации, научитесь выполнять разведочный анализ данных и анализ временных рядов и даже интегрировать различные API для максимальной эффективности. И новички, и эксперты найдут в этой книге все необходимое, чтобы раскрыть весь потенциал Excel и поднять навыки анализа данных на новый уровень.

К концу книги вы освоите приемы импортирования данных из Excel, манипулирования ими в R или Python, сможете решать задачи анализа данных в выбранном вами фреймворке и возвращать результаты обратно в Excel.

Кому адресована эта книга:
Книга рассчитана на пользователей R и/или Python среднего или более высокого уровня подготовки, имеющих некоторый опыт анализа данных, а также знакомых с основами работы в Excel.

Глава 1 «Чтение данных из электронных таблиц Excel» посвящена импорту данных из Excel в среду R/Python. Вы импортируете свой первый лист Excel в R, разберетесь в тонкостях работы с файлами Excel, а затем выполните импорт данных из Excel в Python.
В главе 2 «Запись данных в электронные таблицы Excel» речь пойдет о важности эффективного донесения до пользователей Excel результатов анализа данных, проведенного с помощью R/Python. Вы узнаете о том, как создавать таблицы Excel из среды R/Python и экспортировать в них результаты анализа.
В главе 3 «Запуск кода VBA из среды R и Python» рассказывается о том, как после записи результатов в итоговый лист Excel добавить макросы и функции VBA, чтобы расширить возможности конечных пользователей результатов анализа.
В главе 4 «Дальнейшая автоматизация: планирование задач и электронной рассылки» рассказывается о таком R-пакете, как RDCOMClient, который работает с программами Outlook и Blastula и может помочь автоматизировать процесс анализа в R и отправить отчеты по электронной почте. В Python для той же цели используется пакет smtplib.
В главе 5 «Форматирование листа Excel» мы поговорим о том, как с помощью пакетов создавать листы и таблицы Excel, содержащие отформатированные данные, а также составлять эстетичные отчеты.
В главе 6 «Вставка графиков ggplot2/matplotlib» мы обсудим способы создания графиков с помощью библиотек ggplot2 и matplotlib. Вдобавок мы рассмотрим существующие в ggplot2 темы оформления, которые можно использовать для создания красивых графиков в R/Python и их вставки в Excel.
...
В главе 12 «Анализ и визуализация данных в Excel с помощью R и Python на конкретном примере» описан пример выполнения визуализации данных и машинного обучения в Excel с помощью R или Python.