Damit bringt Anaconda Predictive Analytics, Machine-Learning-Modelle und Datenvisualisierungen, die über standardisierte Diagramme hinausgehen, in die für so viele Menschen vertraute Excel-Umgebung.

Python in Excel: Welche Möglichkeiten eröffnen sich für Excel-User?

Mit Python in Excel sollen Excel-User Zugriff auf eine Vielzahl an klassischen Data-Science-Funktionalitäten erhalten:

• Data Preparation
  Die Datenvorbereitung ist ein ganz entscheidender Data-Science-Arbeitsschritt. Die Einbeziehung von Python an dieser Stelle hilft, diesen deutlich effizienter zu gestalten.
  
• Individuelle Logik und Berechnungen
  Mit Python eröffnen sich mehr Möglichkeiten, um benutzerdefinierte Berechnungen zu erstellen – für einfache und komplexere Anforderungen.
  
• Statistische Modellierung
  Python in Excel ermöglicht unter anderem den Zugriff auf StatsModels und SciPy – beides Beispiele für umfangreiche statistische und mathematische Python-Bibliotheken, die komplexe Analysen ermöglichen, die über den Excel integrierten Funktionsumfang hinausgehen.
  
• Implementierung von ML-Modellen
  Erstellung, Training und Evaluation von Machine-Learning-Modellen in Excel. Dies sollen beliebte Python-Bibliotheken wie Scikit-learn ermöglichen.
  
• Datenvisualisierung
  Python in Excel erweitert auch beim ganz wichtigen Thema Datenvisualisierung den Lösungsraum. Die Bibliotheken matplotlib und seaborn bieten Möglichkeiten, die über die bekannten Excel-Diagramme hinausgehen und so noch mehr Insights für die Konsumentinnen und Konsumenten bieten.
  
• Predictive Analytics
  Zukünftige Trends und Entwicklungen auf Basis historischer Daten vorhersagen. Auch das soll dank performanter Machine-Learning-Modelle direkt in Excel möglich sein.

Python in Excel: Wie funktioniert die Anwendung?

Die gute Nachricht für alle „Nicht-Programmierer“: Für die Nutzung der Python-Funktionalitäten ist es nicht nötig, die Excel-Umgebung zu verlassen. Auch die Installation eines Add-ons oder einer lokalen Version von Python braucht es für die Nutzung nicht. Dies ist möglich, weil die Python-Integration in Excel so tief ist, dass die direkte Kooperation mit der Power-Query und den integrierten Konnektoren von Excel möglich wird.

Python lässt sich einfach über die Formeln im Menüband in eine ausgewählte Zelle einfügen oder direkt mit der Funktion =PY. Für Python in Excel stellt Anaconda einen Kernsatz an wichtigen Python-Bibliotheken zur Verfügung. Die Python-Berechnungen werden in der Microsoft-Cloud ausgeführt und die Analyseergebnisse an das Excel Arbeitsblatt zurückgegeben.

Wie bei Excel gewohnt bietet Microsoft mit seinen Kollaborationstools wie Microsoft Teams oder Outlook auch für Python in Excel vielfältige Möglichkeiten zur Zusammenarbeit an den Arbeitsmappen. Letztere sollen – sofern sie Python-Komponenten enthalten – besonders gekennzeichnet werden, um den Datenschutzrichtlinien im Unternehmensumfeld zu entsprechen.

Python in Excel: Was steckt hinter dem Anbieter Anaconda?

Anaconda gehört mit über 30 Mio. Usern zu den größten Data-Science-Distributionen für Python und R und verbindet mit seinen Produkten die Agilität und Entwicklungsgeschwindigkeit von Data Scientists mit den hohen Anforderungen eine professionelle IT-Infrastruktur. Anaconda stellt seinen Nutzerinnen und Nutzern geprüfte Open-Source-Pakte für Data Science und Machine Learning zur sicheren Verwendung zur Verfügung – mit Python in Excel nun auch direkt aus dem Tabellenkalkulationsprogramm heraus.

Aktuell befindet sich Python in Excel in der Vorschauphase. Als Anaconda Partner halten wir Sie natürlich über die weitere Entwicklung von Python in Excel auf dem Laufenden. Stay tuned.

Sie sind Mitglied des Microsoft 365 Insider-Programms und nutzen die Windows-Version? Dann finden Sie hier von Microsoft eine offizielle Anleitung für die ersten Schritte in Python in Excel.