Excel en Python

De cursus Python en Excel legt uit hoe Python kan worden ingezet voor geavanceerde data-analyse en de manipulatie van Excel-gegevens,

In de cursus Excel en Python gaan de cursisten datasets reinigen, verwerken en analyseren. In diverse oefeningen wordt duidelijk hoe bewerkingen met Python kunnen leiden tot inzichtelijkere en interactievere data-visualisaties. De integratie van Python met Excel stelt gebruikers in staat om krachtige data-analyse uit te voeren op een manier die zowel efficiënt als toegankelijk is, zelfs voor diegenen zonder uitgebreide programmeerervaring.

Dag 1: Dag 1 Introductie tot Python: Leer de basiscommando's en structuren in Python, eenvoudig genoeg voor iedereen om te volgen. Python en Excel die samenwerken: Bekijk een snelle demo van Python die Excel-data verbetert, waardoor het inzichtelijke dashboards worden (20 minuten). Het aanpakken van Excel-frustraties met Python: Begrijp hoe Python kan helpen bij het overwinnen van veelvoorkomende Excel-uitdagingen zoals het verwerken van grote datasets, omgaan met complexe formules en beperkingen in gegevensvisualisatie. Python combineren met Excel: Begrijp hoe Python Excel kan aanvullen voor het analyseren van gegevens, met de nadruk op hoe Python de mogelijkheden van Excel kan verbeteren. Het instellen van Python op uw computer: Een eenvoudige handleiding om Python aan de praat te krijgen op uw computer. De krachtige datatool van Python: Leer hoe u gegevens uit Excel-bestanden kunt laden en transformeren, gegevens diepgaander kunt verkennen en eenvoudige visuele representaties kunt maken. Gegevensreiniging met Python en Excel: Leer hoe u uw Excel-gegevens kunt opschonen met Python verwijder dubbele gegevens, ga om met ontbrekende invoergegevens en identificeer ongebruikelijke gegevenspunten om nauwkeurige analyses te garanderen. Samenvatten en groeperen van Excel-gegevens met Python: Leer hoe u Python kunt gebruiken om Excel-gegevens te groeperen en samen te vatten, en snel samenvattende tabellen kunt maken voor snellere analyse. Eenvoudige visualisatie: Leer hoe u de visuele tool van Python kunt gebruiken om basisgrafieken te maken van Excel-gegevens zoals lijngrafieken, spreidingsplots en staafdiagrammen. Geavanceerde Visualisatie met Excel-gegevens: Leer hoe je interactieve graphics kunt maken met gegevens uit Excel-bestanden, waaronder heatmaps, boxplots en geografische kaarten voor diepgaandere inzichten. (We zullen ook bespreken hoe deze dashboards te delen). Geavanceerde Gegevensmanipulatie met Python en Excel: Leer geavanceerde manieren om met Excel-gegevens te werken in Python, zoals het combineren van datasets, werken met data en tijden, en het verwerken van tekstgegevens voor efficiëntere analyse. Het bouwen van Interactieve Dashboards vanuit Excel-gegevens: Leer hoe je de visuele tool van Python kunt gebruiken om interactieve dashboards en webapplicaties te maken vanuit Excel-gegevens om gegevens effectief te presenteren en te delen. Automatisering van uw analyseproces met Python en Excel: Leer hoe u Python kunt gebruiken om uw data-analyseproces in Excel te automatiseren, tijd te besparen en de productiviteit te verhogen. Dit kan vooral nuttig zijn voor taken die u regelmatig in Excel uitvoert. Het geheel samenvoegen let op: de instructeur zal use cases selecteren uit de onderstaande lijst die het meest overeenkomen met de functiebehoeften van de studenten in de klas. Projectmanagement: Python kan het bijhouden en bijwerken van projectplanningen automatiseren. Zo kan Python bijvoorbeeld worden gebruikt om automatisch Gantt-diagrammen te genereren, kritieke paden te berekenen en de resourcebenutting te analyseren. Dag 2: Dag 2 Budgettering en Prognoses: Python kan worden gebruikt om de creatie en bijwerking van budgetten en prognoses te automatiseren, waarbij historische gegevens en voorspellende analyses worden opgenomen. Uitgaven bijhouden: Python kan worden gebruikt om aangepaste applicaties voor het bijhouden van uitgaven te ontwikkelen waarbij gegevens uit verschillende bronnen automatisch worden geconsolideerd, gecategoriseerd en geanalyseerd. HR-analyse: Python kan worden gebruikt om werknemersgegevens te analyseren om trends in werving, uitstroom, prestaties, enzovoort te begrijpen. Het kan ook worden gebruikt voor personeelsplanning en voorspellende modellering voor uitstroom en werving. Loonverwerking: Python kan complexe loonberekeningen automatiseren en loonstrookjes genereren, wat aanzienlijke tijd kan besparen en fouten kan verminderen. Financiële Modellering: Python kan worden gebruikt voor meer complexe financiële modellen die verder gaan dan de mogelijkheden van Excel. Dit zou Monte Carlo-simulaties, geavanceerde regressiemodellen en optimalisatiemodellen kunnen omvatten. Voorraadbeheer: Python kan worden gebruikt om voorraadbeheer te automatiseren, inclusief het bijhouden van voorraadniveaus, het identificeren van bestelpunten en het optimaliseren van voorraadkosten. Verkoopanalyse: Python kan worden gebruikt om verkoopgegevens te analyseren, trends te identificeren, belangrijke prestatie-indicatoren te berekenen en toekomstige verkopen te voorspellen. Tijdregistratie: Python kan worden gebruikt om de verzameling, verwerking en analyse van tijdregistratiegegevens te automatiseren, wat nuttig is voor het begrijpen van de productiviteit van werknemers, projectkosten en meer. Rapportgeneratie: Python kan de generatie van regelmatige rapporten automatiseren, gegevens uit meerdere bronnen halen, verwerken en uitvoeren in een gewenst formaat (zoals een PDF- of Excel-bestand). De rapporten kunnen zelfs automatisch worden gemaild naar relevante belanghebbenden. Klantsegmentatie: Python kan worden gebruikt om meer geavanceerde klantsegmentatie uit te voeren dan Excel. Het kan grotere datasets verwerken en geavanceerde clusteringalgoritmen zoals K-means clustering gebruiken om afzonderlijke groepen binnen de klantenbasis te identificeren. Sentimentanalyse: Python kan helpen bij het analyseren van klantrecensies of vermeldingen op sociale media voor sentimentanalyse. Dit kan worden gebruikt om de publieke opinie over een merk of product te peilen, potentiële crises te identificeren of positieve getuigenissen te vinden om te benadrukken. Voorspellende Analyse: Python kan worden gebruikt om klantgedrag zoals de kans om af te haken, de kans om te converteren of toekomstig aankoopgedrag te voorspellen. Deze voorspellende modellen kunnen helpen bij het effectiever richten van marketinginspanningen. Marketingmix Modellering: Python kan worden gebruikt om de effectiviteit van verschillende marketingkanalen en -campagnes te analyseren en de toewijzing van marketinguitgaven over deze kanalen te optimaliseren. A/B Testanalyse: Hoewel A/B-testen kunnen worden opgezet in veel marketingsoftwaretools, kan Python worden gebruikt om meer geavanceerde analyse van de resultaten uit te voeren, zoals statistische tests om de significantie van de resultaten te bepalen. Web Scraping: Python kan worden gebruikt om automatisch gegevens van het web te schrapen voor marktonderzoek of concurrentieanalyse. Bijvoorbeeld, u zou informatie over producten van concurrenten, prijzen en klantrecensies kunnen schrapen. SEO-analyse: Python kan het proces van het controleren van de SEO-prestaties van een website automatiseren, inclusief het bijhouden van zoekwoordranglijsten, controleren op kapotte links en het analyseren van backlinks. Analyse van E-mailcampagnes: Python kan worden gebruikt om de prestaties van e-mailmarketingcampagnes te analyseren, inclusief het bijhouden van openingspercentages, doorklikpercentages en conversiepercentages, en het identificeren van trends en kansen voor verbetering. Best Practices: Best practices voor het gebruik van Python voor gegevensanalyse, en bronnen om door te blijven leren en verbeteren om een efficiëntere gegevensanalist te worden.

Leer hoe Python je Excel-vaardigheden naar een hoger niveau kan tillen, waardoor je grotere datasets kunt verwerken, complexe berekeningen kunt uitvoeren en repetitieve taken kunt automatiseren. Begrijp hoe je gegevens van Excel naar Python kunt importeren en resultaten weer terug kunt exporteren naar Excel, waardoor een soepele workflow tussen de twee platforms mogelijk is. Ontdek hoe je je Excel-gegevens kunt schoonmaken en voorbewerken in Python, inclusief het omgaan met ontbrekende gegevens, het verwijderen van duplicaten en het omgaan met uitschieters. Geavanceerde Gegevensanalyse: Ontketen de krachtige gegevensanalysemogelijkheden van Python om geavanceerde analyses uit te voeren op je Excel-gegevens, verder dan de ingebouwde functies van Excel. Maak dynamische en interactieve gegevensvisualisaties van je Excel-gegevens, waardoor nieuwe manieren ontstaan om je gegevens te presenteren en te verkennen. Leer hoe je interactieve dashboards kunt bouwen met behulp van Python om je Excel-gegevensinzichten op een boeiende manier weer te geven en te delen. Ontdek hoe je routinematige Excel-taken kunt automatiseren met Python, waardoor je waardevolle tijd bespaart en het risico op handmatige fouten vermindert. Begrijp hoe Python-scripts kunnen worden gedeeld en hergebruikt door anderen, wat de samenwerking bevordert en de reproduceerbaarheid van je analyses waarborgt. Door Excel en Python te combineren, leer je betere, op gegevens gebaseerde beslissingen te nemen, ondersteund door geavanceerde analyse en duidelijke visualisaties. Ontwikkel probleemoplossende vaardigheden terwijl je leert om datavraagstukken aan te pakken met behulp van Python en Excel, waardoor je een efficiëntere en effectievere professional wordt. Tegen het einde van deze cursus heb je een krachtige nieuwe vaardigheden die je Excel-capaciteiten verbetert met de geavanceerde functies van Python, waardoor je een meer bekwame, productieve en gevraagde professional wordt.