TỪ EXCEL ĐẾN PYTHON: 7 BƯỚC MÀ CÁC NHÀ PHÂN TÍCH CÓ THỂ THỰC HIỆN NGAY HÔM NAY

Làm thế nào để chuyển từ Excel sang Python? Hãy làm theo 7 bước sau để quá trình chuyển đổi diễn ra suôn sẻ.

Lời giới thiệu

Trong hành trình phát triển sự nghiệp của một nhà phân tích dữ liệu, không ít người trong chúng ta đã có những bước khởi đầu quen thuộc với công cụ bảng tính Excel. Quả thực, Excel đã và đang chứng tỏ vị thế là một công cụ đắc lực, sở hữu khả năng mạnh mẽ trong việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu, một điều mà giới chuyên môn đều công nhận. Chúng ta sẽ tạm gác lại những câu chuyện bên lề hay những giai thoại về Excel để tập trung vào vấn đề chính. Mặc dù đã có những nỗ lực đáng kể trong việc nâng cao hiệu suất xử lý các tập dữ liệu ngày càng lớn, nhưng thực tế cho thấy, luôn có một ngưỡng giới hạn mà tại đó, Excel bắt đầu bộc lộ những dấu hiệu quá tải, hoạt động kém hiệu quả, thậm chí là đình trệ.

Khi đối mặt với những thách thức này, một suy nghĩ thường trực có thể nảy sinh trong tâm trí: “Thôi rồi, có lẽ đã đến lúc từ bỏ Excel và tập trung vào Python thì hơn.” Tuy nhiên, việc học Python hoàn toàn có thể thực hiện được vào bất cứ thời điểm nào (và xin nhấn mạnh là học Python, chứ không phải từ bỏ hoàn toàn Excel). Hơn nữa, quá trình chuyển dịch sang một công cụ mới không đồng nghĩa với việc chúng ta phải hoàn toàn gạt bỏ những kiến thức và kinh nghiệm đã tích lũy với Excel. Thay vào đó, hãy xem xét Python như một sự bổ sung, một phần mở rộng tự nhiên cho bộ kỹ năng hiện có của bạn, giúp bạn nâng cao năng lực phân tích lên một tầm cao mới. Các bước tiếp theo sẽ minh họa rõ ràng cách thức để tích hợp Python vào quy trình làm việc của bạn một cách liền mạch và hiệu quả, tối ưu hóa sức mạnh của cả hai công cụ.

CHUYỂN ĐỔI TỪ EXCEL SANG PYTHON ĐỂ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

• Bước 1: Ánh xạ các kỹ năng Excel sang Python

Mặc dù Python là một ngôn ngữ lập trình, nhiều kỹ năng bạn có được từ Excel vẫn hoàn toàn có thể chuyển giao và áp dụng được. Có thể hình dung việc chuyển đổi này như việc bạn đang sử dụng “Excel nhưng không có bảng lưới” (Excel without the grid), bởi lẽ rất nhiều hàm và chức năng giữa hai công cụ này có sự tương đồng đáng ngạc nhiên. Dưới đây là một số ví dụ minh họa cụ thể:

Dù bạn sẽ cần đầu tư thời gian để làm quen với cú pháp và những nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ Python, điều quan trọng là bạn không hề bắt đầu từ con số không. Nền tảng kiến thức về phân tích dữ liệu mà bạn đã có được từ Excel chính là lợi thế vô cùng lớn. Nhiệm vụ hiện tại chỉ là học cách thực hiện những gì bạn đã thành thạo trong Excel bằng một công cụ mới – Python. Đây là một bước tiến tự nhiên trong quá trình nâng cao năng lực chuyên môn của bạn.

• Bước 2: Nắm vững các kiến thức cơ bản về Python

Trước khi bắt tay vào việc lập trình các tác vụ phân tích dữ liệu, điều tối quan trọng là bạn cần làm quen và nắm vững những kiến thức nền tảng của ngôn ngữ Python. Việc này sẽ tạo một nền móng vững chắc, giúp bạn tiếp cận và làm việc hiệu quả hơn với các thư viện chuyên dụng sau này. Tôi xin đề xuất các chủ đề trọng tâm mà bạn nên ưu tiên tìm hiểu:

• • Cú pháp cơ bản (Basic syntax): Đây là “ngữ pháp” của Python. Việc hiểu rõ cách viết các câu lệnh, quy tắc thụt lề (indentation) – một yếu tố đặc trưng của Python – sẽ giúp bạn đọc và viết mã một cách chính xác.
  • Biến số và kiểu dữ liệu (Variables and data types): Tìm hiểu cách khai báo biến để lưu trữ thông tin và các kiểu dữ liệu cơ bản như số nguyên (integers), số thực (floats), chuỗi ký tự (strings) và boolean (True/False). Đây là những viên gạch đầu tiên để xây dựng mọi chương trình.

• Vòng lặp (Loops) và câu lệnh điều kiện (Conditionals):

• Vòng lặp (for, while): Giúp bạn tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trên một tập hợp dữ liệu lớn, ví dụ như duyệt qua từng dòng trong một bảng tính.
• Câu lệnh điều kiện (if, elif, else): Cho phép chương trình đưa ra các quyết định dựa trên các điều kiện nhất định, tương tự như việc bạn sử dụng hàm IF trong Excel để kiểm tra một điều kiện và thực hiện hành động tương ứng.

• List (danh sách) và Dictionary (từ điển):

• List: Có thể hình dung như một cột dữ liệu trong Excel, nơi bạn lưu trữ nhiều giá trị theo một thứ tự nhất định. Nó tương tự như một dải ô liên tục trong Excel.
• Dictionary: Tương tự như một bảng tra cứu (lookup table) hoặc các dải ô được đặt tên (named ranges) trong Excel. Mỗi phần tử trong dictionary bao gồm một “khóa” (key) và một “giá trị” (value) tương ứng, cho phép bạn truy cập dữ liệu một cách nhanh chóng dựa trên khóa.

• Hàm (Functions) để tái sử dụng mã (reusing code): Các hàm trong Python có vai trò tương tự như các công thức có thể tái sử dụng (reusable formulas) mà bạn tự định nghĩa trong Excel (ví dụ, VBA UDFs). Việc định nghĩa hàm giúp bạn đóng gói các đoạn mã thực hiện một tác vụ cụ thể, sau đó có thể gọi lại nhiều lần mà không cần viết lại, giúp mã nguồn gọn gàng, dễ quản lý và giảm thiểu lỗi.

Để bắt đầu hành trình học tập, tôi xin giới thiệu một số nguồn tài liệu uy tín và hữu ích:

• Real Python: Một trang web với nhiều hướng dẫn chuyên sâu, rõ ràng và các ví dụ thực tế.
• Automate the Boring Stuff with Python: Cuốn sách và khóa học này rất phù hợp cho những người muốn ứng dụng Python vào các tác vụ tự động hóa hàng ngày, bao gồm cả xử lý dữ liệu.
• Python Full Course for Beginners by Dave Gray (trên YouTube): Một khóa học video toàn diện, phù hợp cho người mới bắt đầu.
• Python Full Course by Bro Code (trên YouTube): Một lựa chọn khác với phong cách giảng dạy dễ hiểu và hấp dẫn.

Việc đầu tư thời gian vào các kiến thức nền tảng này sẽ giúp bạn xây dựng một nền tảng vững chắc để tiến xa hơn trong việc ứng dụng Python vào phân tích dữ liệu, biến công cụ mạnh mẽ này thành một phần không thể thiếu trong bộ kỹ năng của bạn.

• Bước 3: Thiết lập môi trường làm việc của bạn

Để bắt đầu hành trình lập trình và phân tích dữ liệu với Python, bạn không nhất thiết phải thiết lập một môi trường quá phức tạp hay cầu kỳ. Sự đơn giản ban đầu sẽ giúp bạn tập trung vào việc học ngôn ngữ và các thư viện chính, thay vì sa lầy vào những vấn đề cấu hình. Dưới đây là hai lựa chọn phổ biến và hiệu quả để bạn có thể thiết lập môi trường làm việc của mình:

• Lựa chọn 1: Cài đặt cục bộ với Anaconda

Nếu bạn mong muốn có một môi trường làm việc Python được cài đặt trực tiếp trên máy tính cá nhân, Anaconda là một lựa chọn tuyệt vời và được khuyến nghị rộng rãi. Anaconda là một bản phân phối (distribution) của Python và R, được thiết kế đặc biệt cho khoa học dữ liệu và học máy. Ưu điểm nổi bật của Anaconda là:

• Tích hợp Python: Anaconda đã bao gồm sẵn trình thông dịch Python, giúp bạn không cần phải cài đặt Python một cách riêng biệt.
• Thư viện thiết yếu đi kèm: Nó được đóng gói sẵn với hầu hết các thư viện quan trọng mà bạn sẽ cần ngay từ những bước đầu tiên trong phân tích dữ liệu, bao gồm:

• Pandas: Thư viện không thể thiếu để làm việc với dữ liệu dạng bảng (DataFrames), tương tự như các bảng tính trong Excel.
• NumPy: Cung cấp các công cụ mạnh mẽ để làm việc với mảng số (arrays) và các phép toán toán học hiệu suất cao.
• Matplotlib: Thư viện cơ bản và phổ biến nhất để trực quan hóa dữ liệu, giúp bạn tạo ra các loại biểu đồ khác nhau.

• Jupyter Notebooks: Anaconda cũng đi kèm với Jupyter Notebooks – một môi trường lập trình tương tác dựa trên web. Bạn có thể hình dung Jupyter Notebooks như một “sổ làm việc” (workbook) linh hoạt, nơi bạn có thể kết hợp mã Python, văn bản ghi chú (sử dụng Markdown), công thức toán học và biểu đồ. Điều này cực kỳ hữu ích cho việc khám phá dữ liệu, thử nghiệm mã và trình bày kết quả phân tích một cách rõ ràng, từng bước.

• Lựa chọn 2: Sử dụng Google Colab (đơn giản hơn)

Để đơn giản hóa mọi thứ hơn nữa, nếu bạn có tài khoản Google, bạn hoàn toàn có thể tận dụng Google Colaboratory (Colab). Colab là một dịch vụ miễn phí dựa trên đám mây của Google, cung cấp một môi trường Jupyter Notebook được lưu trữ trên nền tảng của họ. Lợi ích của Colab là:

• Không cần cài đặt: Bạn không cần phải cài đặt bất kỳ phần mềm nào trên máy tính của mình. Chỉ cần một trình duyệt web và tài khoản Google là đủ.
• Tích hợp sẵn Python và thư viện: Colab đi kèm với Python và thậm chí còn có nhiều thư viện phổ biến khác được cài đặt sẵn hơn cả gói Anaconda cơ bản, giúp bạn tiết kiệm thời gian cấu hình.
• Môi trường quen thuộc: Giao diện của Colab rất giống với Jupyter Notebook, giúp bạn dễ dàng chuyển đổi nếu sau này quyết định cài đặt cục bộ.
• Chia sẻ dễ dàng: Bạn có thể dễ dàng chia sẻ “sổ làm việc” Colab của mình với người khác, giống như cách bạn chia sẻ tài liệu Google Docs.

Dù bạn chọn Anaconda để làm việc cục bộ hay Colab để bắt đầu nhanh chóng trên đám mây, cả hai lựa chọn đều cung cấp một môi trường làm việc hiệu quả để bạn bắt đầu khám phá và ứng dụng Python vào phân tích dữ liệu. Hãy chọn phương án phù hợp nhất với nhu cầu và điều kiện hiện tại của bạn.

• Bước 4: Bắt đầu với thư viện Pandas

Python nổi tiếng không chỉ bởi bản thân ngôn ngữ lập trình mà còn bởi hệ sinh thái phong phú với vô số thư viện mở rộng các khả năng của nó. Trong số đó, Pandas nổi lên như một thư viện trọng yếu, được thiết kế chuyên biệt cho việc phân tích và thao tác dữ liệu. Sự phổ biến của Pandas trong cộng đồng khoa học dữ liệu lớn đến mức có thể nói rằng nó gần như không thể tách rời khỏi Python; một khi bạn bắt đầu học Python cho phân tích dữ liệu, bạn cũng đồng thời học Pandas.

Để làm chủ Pandas, bạn nên thực hành tập trung vào các kỹ năng sau:

• Tạo DataFrames từ các tệp Excel hoặc CSV: Đây là bước đầu tiên và cơ bản nhất. Học cách đọc dữ liệu từ các định dạng tệp phổ biến mà bạn thường xuyên làm việc trong Excel (như .xlsx, .csv) vào cấu trúc dữ liệu chính của Pandas là DataFrame. DataFrame có thể được hình dung như một bảng tính hai chiều, tương tự như một sheet trong Excel, với các hàng và cột được đặt tên.
• Lọc (Filtering), sắp xếp (sorting), hợp nhất (merging), tổng hợp (aggregating) dữ liệu: Đây là những thao tác nền tảng trong phân tích dữ liệu mà bạn đã quen thuộc trong Excel:

• Lọc: Chọn các hàng hoặc cột dựa trên các điều kiện nhất định (tương tự như sử dụng AutoFilter hoặc Advanced Filter trong Excel).
• Sắp xếp: Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần của một hoặc nhiều cột.
• Hợp nhất: Kết hợp nhiều DataFrame lại với nhau dựa trên các khóa chung (tương tự như VLOOKUP, INDEX MATCH hoặc Power Query Merge trong Excel, nhưng mạnh mẽ và linh hoạt hơn rất nhiều).
• Tổng hợp: Tóm tắt dữ liệu bằng cách tính tổng, trung bình, đếm, v.v., theo nhóm (tương tự như chức năng Subtotal hoặc tạo Pivot Table trong Excel).

• Tái hiện các quy trình làm việc trong Excel của bạn: Một trong những cách học hiệu quả nhất là cố gắng “dịch” những gì bạn đã làm trong Excel sang mã Python sử dụng Pandas. Hãy thử:

• Tạo báo cáo dạng Pivot Table: Pandas có hàm pivot_table() cực kỳ mạnh mẽ, cho phép bạn tạo ra các bảng tổng hợp linh hoạt, tương tự như Pivot Table của Excel.
• Thực hiện các tra cứu dữ liệu: Thay vì VLOOKUP, bạn có thể sử dụng merge() hoặc .loc, .iloc để tra cứu và kết hợp thông tin giữa các DataFrame.
• Tính toán có điều kiện: Sử dụng các biểu thức boolean để thực hiện các phép tính chỉ trên các hàng hoặc cột thỏa mãn một điều kiện nhất định, tương tự như các hàm SUMIFS, COUNTIFS trong Excel.

Nhìn chung, mục tiêu của bạn ở bước này là cố gắng chuyển đổi mọi tác vụ bạn thường thực hiện trong Excel thành các đoạn mã Python. Điều này không chỉ giúp bạn làm quen với cú pháp và các hàm của Pandas mà còn củng cố tư duy phân tích dữ liệu theo một cách tiếp cận lập trình.

Sau khi đã thành thạo với Pandas và cảm thấy tự tin trong việc thao tác dữ liệu, bạn nên bắt đầu tìm hiểu và sử dụng thư viện NumPy. NumPy là thư viện cốt lõi cho tính toán số học trong Python, nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu mảng hiệu quả và các hàm toán học chuyên sâu. Pandas được xây dựng dựa trên NumPy, do đó việc hiểu NumPy sẽ giúp bạn có cái nhìn sâu sắc hơn về cách Pandas hoạt động, cũng như tối ưu hóa hiệu suất cho các tác vụ tính toán phức tạp.

• Bước 5: Thực hành trên dữ liệu thực tế

Cách nhanh nhất và hiệu quả nhất để nắm vững bất kỳ kỹ năng nào, đặc biệt là lập trình và phân tích dữ liệu, chính là thông qua việc thực hành. “Học đi đôi với hành” là chân lý không bao giờ sai. Có nhiều lựa chọn để bạn có thể áp dụng những kiến thức đã học vào thực tiễn:

• Lựa chọn 1: Giải quyết các bài toán phân tích trên nền tảng chuyên biệt

Các nền tảng như StrataScratch và LeetCode cung cấp một kho tàng các câu hỏi phân tích dữ liệu, thường mô phỏng các tình huống thực tế hoặc các câu hỏi phỏng vấn. Đây là một phương pháp rất hiệu quả để rèn luyện kỹ năng của bạn vì:

• Dữ liệu và vấn đề được cung cấp sẵn: Bạn sẽ được cung cấp một tập dữ liệu cụ thể cùng với một vấn đề cần giải quyết. Nhiệm vụ của bạn chỉ là viết mã Python để tìm ra giải pháp.
• Tiếp cận câu hỏi thực tế: Các bài toán thường được thiết kế để kiểm tra khả năng xử lý dữ liệu, tư duy logic và kỹ năng giải quyết vấn đề của bạn trong các tình huống thực tiễn.
• Cơ hội học hỏi từ cộng đồng: Hầu hết các nền tảng này đều có phần thảo luận hoặc giải pháp của người khác, cho phép bạn so sánh, học hỏi các cách tiếp cận khác nhau và tối ưu hóa mã của mình.

• Lựa chọn 2: Tự tìm kiếm dữ liệu và đặt ra vấn đề cần giải quyết

Một phương pháp khác là chủ động tìm kiếm các tập dữ liệu công khai và tự mình đặt ra các câu hỏi phân tích. Cách tiếp cận này giúp bạn phát triển tư duy phản biện, khả năng xác định vấn đề và xây dựng quy trình phân tích từ đầu đến cuối. Một số nguồn dữ liệu tuyệt vời mà bạn có thể tham khảo bao gồm:

• Kaggle Datasets: Nền tảng này nổi tiếng với hàng ngàn tập dữ liệu chất lượng cao từ nhiều lĩnh vực khác nhau, thường đi kèm với các cuộc thi và dự án cộng đồng. Đây là một “mỏ vàng” để bạn thực hành.
• Data.gov: Cổng thông tin dữ liệu mở của chính phủ Hoa Kỳ, cung cấp một lượng lớn dữ liệu công khai về nhiều khía cạnh của đời sống xã hội và kinh tế.
• Awesome Public Datasets: Một danh sách tổng hợp các tập dữ liệu công khai được sắp xếp theo chủ đề, rất tiện lợi để khám phá.

Nếu bạn cần gợi ý về các loại vấn đề để bắt đầu, hãy tập trung vào những tác vụ quen thuộc:

• Làm sạch dữ liệu (Data cleaning): Đây là một công đoạn thiết yếu trong mọi dự án phân tích dữ liệu thực tế và thường chiếm phần lớn thời gian. Hãy thực hành các kỹ thuật như:

• Loại bỏ trùng lặp (removing duplicates): Phát hiện và xóa các bản ghi trùng lặp trong DataFrame của bạn.
• Chuẩn hóa định dạng ngày tháng (standardizing dates): Đảm bảo tất cả các cột ngày tháng có cùng định dạng chuẩn.
• Điền giá trị bị thiếu (filling missing values): Xử lý các ô dữ liệu trống bằng các phương pháp như điền giá trị trung bình, trung vị, hoặc xóa bỏ các hàng/cột có quá nhiều giá trị thiếu.

• Xây dựng các báo cáo đơn giản mà bạn thường làm trong Excel: Hãy thử tái tạo lại các báo cáo tổng hợp, các bảng Pivot đơn giản, hoặc các biểu đồ cơ bản mà bạn vẫn thường làm bằng Excel. Việc này sẽ giúp bạn củng cố kiến thức về Pandas và trực quan hóa dữ liệu bằng Python, đồng thời thấy rõ sự tương đồng và lợi ích khi chuyển đổi công cụ.

Bằng cách liên tục thực hành trên dữ liệu thực tế, bạn sẽ không chỉ củng cố kiến thức lý thuyết mà còn phát triển tư duy giải quyết vấn đề, nâng cao kỹ năng lập trình và dần trở thành một nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp hơn với Python.

• Bước 6: Bắt đầu Trực quan hóa dữ liệu

Sau khi đã thành thạo việc làm sạch và thao tác dữ liệu bằng Pandas, bước tiếp theo trong quy trình phân tích dữ liệu là trực quan hóa các kết quả phân tích của bạn. Việc biến những con số khô khan thành các biểu đồ sinh động sẽ giúp bạn dễ dàng khám phá xu hướng, nhận diện các điểm bất thường và truyền đạt thông điệp một cách hiệu quả hơn. Một cách tiếp cận tuyệt vời để bắt đầu là tái tạo lại trong Python những biểu đồ mà bạn đã có sẵn trong Excel. Việc này sẽ giúp bạn thấy được sự tương đồng, làm quen với cú pháp và nhận ra sức mạnh của Python trong việc tạo ra các biểu đồ tùy chỉnh và chuyên nghiệp.

Trong thế giới Python, có hai thư viện trực quan hóa dữ liệu phổ biến và mạnh mẽ nhất mà bạn nên làm quen:

• Matplotlib:

Mục đích: Đây là thư viện cơ bản và nền tảng cho việc tạo ra các biểu đồ tĩnh trong Python. Matplotlib cung cấp một quyền kiểm soát rất lớn đối với mọi yếu tố trên biểu đồ, từ màu sắc, kích thước, nhãn, tiêu đề, cho đến vị trí các đối tượng.

Các loại biểu đồ cơ bản: Matplotlib rất phù hợp để tạo ra các loại biểu đồ cơ bản và thường gặp như:

• Biểu đồ đường (Line plots): Tuyệt vời để hiển thị xu hướng theo thời gian hoặc mối quan hệ giữa hai biến liên tục.
• Biểu đồ cột (Bar plots): Thích hợp để so sánh các danh mục hoặc hiển thị phân phối tần suất.
• Biểu đồ phân tán (Scatter plots): Dùng để khám phá mối quan hệ giữa hai biến số.

Ưu điểm: Khả năng tùy chỉnh cao, linh hoạt.

Thách thức ban đầu: Đôi khi đòi hỏi nhiều dòng mã hơn để tạo ra một biểu đồ phức tạp hoặc tinh chỉnh chi tiết.

• Seaborn:

Mục đích: Seaborn là một thư viện được xây dựng dựa trên Matplotlib, chuyên dùng để tạo ra các biểu đồ thống kê hấp dẫn và giàu thông tin. Nó tập trung vào việc tạo ra các hình ảnh trực quan chất lượng cao, đặc biệt hữu ích cho việc khám phá mối quan hệ giữa các biến.

Các loại biểu đồ nâng cao với mã tối thiểu: Seaborn cung cấp các hàm cấp cao, cho phép bạn tạo ra các biểu đồ phức tạp và trực quan chỉ với vài dòng mã:

• Biểu đồ hộp (Box plots), biểu đồ violin (Violin plots): Để khám phá phân phối của dữ liệu theo các nhóm.
• Biểu đồ nhiệt (Heatmaps): Hiển thị ma trận tương quan hoặc mật độ dữ liệu.
• Biểu đồ phân tán có thêm biến (Facet grids): Tạo ra nhiều biểu đồ con dựa trên các biến phân loại.
• Biểu đồ hồi quy (Regression plots): Minh họa mối quan hệ giữa các biến cùng với đường hồi quy.

Ưu điểm: Dễ sử dụng, tạo ra các biểu đồ đẹp mắt và thông tin với ít mã hơn, tích hợp tốt với Pandas DataFrames.

Lưu ý: Vì Seaborn được xây dựng trên Matplotlib, việc hiểu Matplotlib sẽ giúp bạn tùy chỉnh biểu đồ Seaborn sâu hơn nếu cần.

Lời khuyên:

• Bắt đầu từ Matplotlib: Hãy làm quen với các lệnh cơ bản của Matplotlib trước để hiểu cách thức xây dựng một biểu đồ.
• Chuyển sang Seaborn: Khi đã nắm vững Matplotlib, hãy khám phá Seaborn để tạo ra các biểu đồ phức tạp hơn một cách nhanh chóng và thẩm mỹ.
• Tái tạo biểu đồ Excel: Hãy mở một tệp Excel có các biểu đồ bạn đã tạo và cố gắng tạo lại y hệt hoặc thậm chí tốt hơn trong Python. Đây là một bài tập thực hành vô cùng hiệu quả để củng cố kỹ năng của bạn.

Việc làm chủ các thư viện trực quan hóa này sẽ mở ra một thế giới mới trong cách bạn kể câu chuyện từ dữ liệu, biến phân tích của bạn trở nên hấp dẫn và dễ hiểu hơn rất nhiều.

• Bước 7: Kết hợp Excel và Python

Một trong những quan niệm sai lầm phổ biến khi bắt đầu học Python cho phân tích dữ liệu là bạn phải hoàn toàn từ bỏ Excel. Tuy nhiên, điều này không những không cần thiết mà đôi khi còn không khả thi. Thực tế cho thấy, phần lớn các bên liên quan (stakeholders) trong một tổ chức, từ quản lý cấp cao đến các đồng nghiệp, đều đã quen thuộc và phụ thuộc sâu sắc vào Excel cho các tác vụ hàng ngày và việc trình bày báo cáo. Do đó, việc từ bỏ hoàn toàn Excel có thể gây ra những rào cản không cần thiết trong việc giao tiếp và hợp tác.

Sự kết hợp lý tưởng là tận dụng thế mạnh của cả hai công cụ, nơi Python đảm nhận các tác vụ nặng nhọc về xử lý và phân tích dữ liệu, còn Excel vẫn là giao diện cuối cùng để trình bày kết quả. Điều này giúp bạn tận dụng sức mạnh tính toán và khả năng tự động hóa của Python, đồng thời vẫn duy trì sự quen thuộc và dễ tiếp cận cho người dùng Excel.

Bạn có thể đạt được sự kết hợp này thông qua các thư viện Python chuyên dụng để tương tác với tệp Excel:

• openpyxl:

• Mục đích: Đây là một thư viện Python mạnh mẽ, được thiết kế để đọc, ghi và sửa đổi các tệp Excel định dạng .xlsx (Excel 2010 trở lên).
• Ứng dụng: Bạn có thể sử dụng openpyxl để:

• Đọc dữ liệu từ các sheet cụ thể.
• Ghi kết quả phân tích từ Python vào các ô, dải ô, hoặc thậm chí là tạo sheet mới trong một tệp Excel hiện có.
• Thay đổi định dạng ô, thêm biểu đồ (dù khả năng tạo biểu đồ trực tiếp có phần hạn chế hơn).

• Ưu điểm: Hoạt động tốt với các tệp không chứa macro VBA, dễ sử dụng cho các thao tác cơ bản và trung cấp.

• xlwings:

• Mục đích: xlwings là một thư viện linh hoạt hơn, cho phép Python tương tác sâu rộng với Excel, bao gồm cả việc chạy mã Python từ Excel bằng VBA và ngược lại. Nó hỗ trợ cả Windows và macOS.
• Ứng dụng: xlwings cho phép bạn:

• Đọc và ghi dữ liệu giữa Python và Excel một cách hiệu quả.
• Tạo các hàm Python tùy chỉnh (UDFs) mà bạn có thể gọi trực tiếp trong Excel như một công thức bình thường.
• Tự động hóa các tác vụ Excel phức tạp từ Python, bao gồm việc điều khiển các macro VBA hoặc tương tác với các đối tượng trong Excel.

• Ưu điểm: Rất mạnh mẽ cho các kịch bản tích hợp sâu, đặc biệt khi bạn cần sự tương tác hai chiều giữa Python và Excel.

Tóm lại: Ý tưởng chủ đạo là Python sẽ “làm việc nặng nhọc” ở phần nền – thực hiện các phép biến đổi dữ liệu phức tạp, chạy các mô hình phân tích tiên tiến hoặc xử lý các tập dữ liệu khổng lồ mà Excel không thể gánh vác. Sau đó, kết quả cuối cùng (có thể là một báo cáo, một bảng tóm tắt, hoặc dữ liệu đã được làm sạch) sẽ được Python tự động ghi trở lại vào một tệp Excel. Bằng cách này, các bên liên quan vẫn có thể xem xét, chỉnh sửa (nếu cần) và sử dụng dữ liệu trong môi trường quen thuộc của họ mà không cần phải học Python.

Không dừng lại ở đó: Trong bối cảnh công nghệ đang phát triển không ngừng, đặc biệt là với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo, Microsoft cũng đang thử nghiệm chức năng COPILOT() mới trong Excel. Điều này cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của AI ngay trong Excel để phân tích dữ liệu, tạo báo cáo và thực hiện các tác vụ phức tạp hơn. Sự phát triển này càng củng cố quan điểm rằng Excel sẽ tiếp tục là một công cụ quan trọng, và việc kết hợp nó với Python (và AI) sẽ mang lại hiệu quả tối ưu cho các nhà phân tích dữ liệu trong tương lai.

Kết luận

Như vậy, chúng ta có thể thấy rõ ràng rằng, quá trình chuyển đổi từ việc sử dụng Excel sang Python trong lĩnh vực phân tích dữ liệu không hề có nghĩa là bạn phải bắt đầu lại từ con số không. Ngược lại, nếu bạn đã và đang thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu trong Excel, điều đó chứng tỏ bạn đã sở hữu một nền tảng kiến thức và tư duy phân tích vững chắc. Bạn đã nắm rõ “phần phân tích dữ liệu” của công việc; điều còn lại cần làm chỉ là nâng cao mức độ phức tạp về mặt kỹ thuật, bằng cách chuyển giao những kiến thức và kỹ năng đó sang một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ hơn như Python.

Python không phải là một công cụ để thay thế hoàn toàn Excel, mà là một sự mở rộng, một công cụ bổ trợ giúp bạn giải quyết những bài toán phức tạp hơn, tự động hóa các quy trình lặp lại và xử lý các tập dữ liệu lớn mà Excel khó lòng đáp ứng. Với Python, bạn có thể thực hiện các phân tích sâu hơn, xây dựng các mô hình dự đoán, và tạo ra các báo cáo động, có tính tương tác cao.

Bằng cách tuân thủ các bước đã trình bày trong bài viết này – từ việc ánh xạ các kỹ năng Excel sang Python, nắm vững các kiến thức cơ bản, thiết lập môi trường làm việc, bắt đầu với Pandas, thực hành trên dữ liệu thực tế, trực quan hóa dữ liệu cho đến việc kết hợp khéo léo cả hai công cụ – quá trình chuyển đổi của bạn sẽ diễn ra suôn sẻ và hiệu quả hơn rất nhiều so với những gì bạn có thể hình dung.

Hãy xem đây là một cơ hội để nâng tầm sự nghiệp của mình, biến bạn từ một người dùng Excel thành một nhà phân tích dữ liệu có kỹ năng lập trình, sẵn sàng đối mặt với mọi thách thức trong kỷ nguyên dữ liệu lớn. Chúc bạn thành công trên hành trình này!

ThS. Sử Nhật Hạ

Nguồn: kdnuggets