Machine Learning in Excel: Lücken schließen mit Python
Excel ist ein leistungsstarkes Werkzeug für Datenanalyse und Reporting, stößt aber an seine Grenzen, wenn es um komplexe Logik und Machine Learning (ML) geht. Für Python hingegen existiert eine breite Palette an Bibliotheken und Tools, um KI, maschinelles Lernen und komplexe Logik zu unterstützen. Die Verbindung zwischen Excel-Daten und eigenen Python KI-Modellen ist nur einen Klick entfernt.
Machine Learning für Excel
Durch die Integration eigener, in Python programmierter KI-Abläufe in Excel, können Sie komplexe ML-Modelle nutzen, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten, die über die Standardfunktionen von Excel hinausgehen, und schafft eine nahtlose Verbindung zwischen fortschrittlicher Datenverarbeitung und maschinellem Lernen in Ihren gewohnten Excel-Workflows.
Anwendungsfall: Automatische Kategorisierung von Buchungen
Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Excel-Tabelle mit Buchungen und möchten diese automatisch anhand des Buchungstextes kategorisieren. Dies ist ein perfekter Anwendungsfall für Machine Learning. Mit Python können Sie ein ML-Modell auf den bestehenden Excel-Daten trainieren und das trainierte Modell für die weitere Kategorisierung direkt wieder in Excel integrieren.
Der Kreislauf: Dateneingang, Kategorisieren, Validieren, Trainieren
Dieser Prozess folgt einem zyklischen Muster:
- Dateneingang: Neue Buchungsdaten werden in Excel eingegeben.
- Kategorisieren: Die Buchungsdaten werden in Python mithilfe eines vortrainierten Machine Learning-Modells kategorisiert. Python-Funktionen können direkt aus Excel heraus aufgerufen werden, um diese Kategorisierung durchzuführen.
- Validieren: Die Benutzer überprüfen die Kategorisierungen in Excel und validieren die Ergebnisse. Eventuelle Korrekturen oder Anpassungen können direkt in der Excel-Tabelle vorgenommen werden.
- Trainieren: Die validierten Daten werden verwendet, um das Machine Learning-Modell in Python weiter zu trainieren. Dies verbessert die Genauigkeit und Leistungsfähigkeit des Modells kontinuierlich.
Durch diesen Kreislauf wird ein System geschaffen, das sich stetig verbessert und anpasst. Die Kategorisierungs- und Trainingsprozesse finden in Python statt, das direkt an Excel angebunden ist, wodurch Integration und ein effizienter Workflow gewährleistet sind.
Technische Umsetzung mit xlwings
Eine Möglichkeit, Python in Excel zu integrieren, ist die Nutzung von xlwings. xlwings ist eine Python-Bibliothek von Zoomer Analytics, die es ermöglicht, Excel-Arbeitsmappen und -Tabellen von Python aus zu steuern. Mit xlwings können Sie Daten zwischen Excel und Python übertragen, benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) in Python schreiben und diese in Excel verwenden sowie Excel-Arbeitsmappen automatisieren.
Zusammenfassung
Mit Python können Sie die Lücke zwischen Excel und Machine Learning schließen, und ML-Modelle direkt in Ihre Excel-Workflows integrieren. Das trägt dazu bei, komplexe Anwendungsfälle effizient zu lösen, Ihre Workflows zu optimieren und Ihre Datenanalysefähigkeiten auf das nächste Level zu heben. Tools wie xlwings erleichtern diesen Prozess erheblich, indem sie eine nahtlose Integration zwischen Python und Excel ermöglichen.