Eine qualitative Datenanalyse mit Microsoft Excel, Python oder mit Tableau ??? – Ein Erfahrungsbericht

Der Analysenvergleich von CSV Dateien

Der Austausch von Informationen über Textdateien ist eine übliche Methode, um Informationen zwischen Programmen auszutauschen. Eines der beliebtesten Formate für den Datenaustausch ist das CSV-Format. Aber wie benutzt du es? Es gibt mehrere vollkommen akzeptable Bibliotheken, die man verwenden kann.
In diesem Artikel erfährst du, wie du CSV-Dateien mithilfe von Python, Excel und Tableau aus Textdateien lesen, verarbeiten und analysieren kannst.

Es werden folgende Themen in diesem Artikel näher diskutiert:

1.) Was ist ein CSV-Datei?
2.) CSV-Datei in Python laden und analysieren
2.1) Erfahrungsbericht in Python Daten einlesen und analysieren (Vor-/Nachteile)
3.) CSV-Datei in Excel laden und analysieren
3.1) Erstellen von Pivot Tabellen mit quantitativen und qualitativen Daten
3.1) Erfahrungsbericht in Excel Daten einlesen und analysieren (Vor-/Nachteile)
4.) CSV-Datei in Tableau laden und analysieren
4.1) Erfahrungsbericht in Tableau Daten einlesen und analysieren (Vor-/Nachteile)
5) Analysemethoden in der Übersicht

Was ist ein CSV-Datei?

CSV (Comma Separated Values) ist ein einfaches Dateiformat, das zum Speichern von Tabellendaten wie Tabellenkalkulationen oder Datenbanken verwendet wird. Eine CSV-Datei speichert Tabellendaten (Zahlen und Text) im Klartext. Jede Zeile der Datei ist ein Datensatz. Jeder Datensatz besteht aus einem oder mehreren Feldern, die durch Kommas getrennt sind.
Im Folgenden sehen wir uns die verschiedenen Analysemethoden an, wie sich eine CSV-Datei analysieren lässt.

Python – Bibliothek
Die Python-Bibliothekspandas sind eine großartige Alternative zu Excel und bieten viele Funktionen und mehr. Pandas eignet sich hervorragend zum Bearbeiten, Reinigen, Analysieren und Untersuchen von Daten. Darüber hinaus können diese Aufgaben einfach automatisiert und auf verschiedene Datensätze angewendet werden. Es basiert auf der Python-Bibliothek NumPy, die schnellen und effizienten numerischen Berechnungen ermöglicht. Im Gegensatz zu Excel ist es Open Source und kostenlos.

Einige Benutzer können eingeschüchtert sein, um Python und Pandas zu verwenden, da sie sich von der grafischen Benutzeroberfläche von Excel wegbewegen müssen. Die Kenntnis von Pandas ist eine großartige Einführung in eine leistungsfähigere und komplexere Datenanalyse. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie einige übliche Excel-Aufgaben in Pandas erledigen können. Mit einer der leistungsfähigsten Python-Bibliotheken für Data Science können Sie den Leuten helfen, mit den Füßen nass zu werden.
Analysieren von CSV-Dateien mit der integrierten CSV-Bibliothek von Python
Die CSV-Bibliothek bietet Funktionen zum Lesen und Schreiben von CSV-Dateien. Es ist für die Verwendung von mit Excel generierten CSV-Dateien konzipiert und kann problemlos an verschiedene CSV-Formate angepasst werden. Die CSV-Bibliothek enthält Objekte und anderen Code zum Lesen, Schreiben und Verarbeiten von Daten aus und in CSV-Dateien.

CSV-Dateien in Python einlesen und analysieren - In Pandas eine Excel Tabelle einlesen
Das Lesen aus einer CSV-Datei erfolgt mit dem Reader-Objekt. Die CSV-Datei wird als Textdatei mit der in Python integrierten Funktion open () geöffnet, die ein Dateiobjekt zurückgibt. Das Laden von Daten mit Pandas ist sehr einfach. Die Bibliothek bietet Methoden zum Laden von Daten aus Excel-Dateien (xls, xlsx), csv, json, pickle, sql und anderen.

Diese Operation gibt ein pandas.DataFrame-Objekt zurück, eine tabellenartige Datenstruktur, die es uns erleichtert, Daten zu bearbeiten oder zu extrahieren und Informationen zu extrahieren. Ab jetzt ist df die Repräsentation des DataFrame. Es analysiert die Anzahl der Einträge im Filename „Names“ von der CSV-Datei.

Daten in Python anzeigen
Pandas bietet einige Methoden zur Visualisierung der Daten, an denen wir gerade arbeiten.

df.head (n = 0) , die letzte Zeile in unserem DataFrame wird zurückgegeben.
Der Standardwert ist 4, um die ersten Zeilen in unserem DataFrame zu visualisieren.

Vorteile und Nachteile der Datenanalyse mit Python
Vorteile
Die Python-Bibliothek Pandas basiert auf der schnellen Mathematik-Library NumPy und macht die Analyse großer Datenmengen einfach und effizienter im Vergleich zu anderen Datenanalyse-Software.
Datensätze werden bei fehlerhaften Einträgen gelöscht oder mit Standardwerten versehen, normalisiert, gruppiert, sortiert, transformiert und anderweitig an die weitere Verarbeitung angepasst.
Nachteile
Es ist nicht so viel Open-Source-Code verfügbar, da für matlab eine Lizenz erforderlich ist
Verglichen mit Tableau sind Visualisierungen in der Regel komplizierter und die Ergebnisse sind für das Auge nicht immer angenehm.
Fazit
Pandas ist eine wirklich leistungsstarke und unterhaltsame Bibliothek für Datenmanipulation / -analyse mit einfacher Syntax und schnellen Operationen. Die meisten CSV-Lese-, Verarbeitungs- und Schreibaufgaben können leicht von der grundlegenden Python-Bibliothek von CSV erledigt werden. Wenn du über viele Daten zum Lesen und Verarbeiten verfügst, bietet die Panda Bibliothek auch eine schnelle und einfache CSV-Handhabung. Daher lassen sich Daten gut in Python analysieren.

CSV-Datei in Excel laden und analysieren
CSV-Dateien in Excel lassen sich besser mit Pivot-Tabellen analysieren. Sie dienen zum Aggregieren und Filtern von Daten und sind ein nützliches Werkzeug für die Datenanalyse in Excel. Wir können Daten nach bestimmten Werten in einer bestimmten Spalte gruppieren und Zeilen herausfiltern. In Pandas können wir Zeilen aus unserem DataFrame mithilfe der booleschen Logik leicht herausfiltern. Die Pivot-Tabelle ist eines der leistungsfähigsten Werkzeuge im Repertoire von Excel 2013. Es wird häufig für die Analyse großer Datenmengen verwendet.
Sie können die Pivot-Tabelle als interaktives Datenverdichtungstool verwenden, um große Datensätze automatisch in einer separaten, übersichtlichen Tabelle zusammenzufassen. Sie können damit eine informative Zusammenfassung eines umfangreichen Datensatzes erstellen oder regionale Vergleiche zwischen Markenverkäufen durchführen.

1.) Datenermittlung
Die Möglichkeit, Daten zu untersuchen und Erkenntnisse zu finden, unterscheidet sich zwischen Excel und Tableau erheblich. Wenn du mit Excel arbeitest, musst du bereits wissen, wo die Daten sich befinden, um kritische Erkenntnisse zu finden. Da Excel Daten in einem tabellarischen Format speichert, bedeutet dies, dass der Weg zu einem Einblick darin besteht, Formeln und Visualisierungen zu erstellen und die Informationen zu analysieren. Dies führt dazu, dass der Drilldown (Schnelleinblick) in Daten weniger flexibel ist, so dass es schwieriger ist, Informationen auf granularer Ebene zu ermitteln.
3.) Visualisierungen

In Excel bearbeiten du zunächst die CSV-Dateien auf Zellebene und erstellst dann manuell Visualisierungen wie Diagramme usw. Um die Erstellung von Visualisierungen zu vereinfachen, benötigst du ein tiefes Verständnis für die Funktionsweise von Excel.
Microsoft Excel ist eine Tabellenkalkulationssoftware, die Daten in Tabellenform enthält. Die Dateneinträge befinden sich in Zellen mit nummerierten Zeilen und mit Buchstaben.

Nachteile:

Bei Excel gibt es verschiedene Mängel. Auf Excel können jedoch Kompatibilitätsprobleme zwischen den Dateiformaten auftreten, insbesondere bei komplexen Tabellenkalkulationen. Excel wird bei Dateien, die 500 MB erreichen, instabil, reagiert nicht mehr und stürzt bei großen Dateien ab, was die Produktivität beeinträchtigt.

Menschlicher Fehler
Bei der großen Datenmenge, die in eine Tabelle eingegeben wird, ist es unvermeidlich, dass geringfügige Fehler gemacht werden.

In Excel gibt es mehrere Möglichkeiten, Berichte anzuzeigen, aber das Anpassen dieser Diagramme ist nicht intuitiv. Es kann vorkommen, dass du die Ergebnisse sehr spezifischer Daten sehr schnell sehen musst, um eine Entscheidung zu treffen. Excel unterstützt dies nicht, da Sie im Allgemeinen nicht nur die benutzerdefinierten Berichte erhalten, die Sie benötigen.

Unterschiede zwischen Excel und Tableau

Excel ist eine Tabellenkalkulationssoftware, die sich mit Datenumwandlungen wie Berechnungen und Manipulationen mit der Formel befasst. Dies gilt für die erste Datenformatierung und dann für die Repräsentation.

Tableau ist ein Business-Itelligence-Tool für Abfragen, Berichterstellung und analytische Online-Verarbeitung und -Analyse. Es zeigt die Trends und die Dichte der Daten in Form von Diagrammen und Diagrammen. Es ist ein Visualisierungstool, bei dem die Datenanalysten es verwenden, um Einblick in die Daten der Geschäftsperspektive und des Berichts zu erhalten.

Datenpunkte im Excel werden in Zellen gespeichert. Auf Daten wird zugegriffen und sie werden in Tabellenform dargestellt, in der Werte oder Informationen in der Zelle dargestellt werden. Grafiken oder Diagramme werden anschließend dargestellt, um die Erkenntnisse hervorzuheben.

Tableau formatiert die Daten hauptsächlich in einer bildlichen Darstellung. Normalerweise stellt es eine Verbindung zu Tools von Drittanbietern her, um die Daten abzurufen und zu visualisieren. Der Benutzerzugriff ist sehr freundlich und verfügt über Drag & Drop-Funktionen, die es den Datenanalysten ermöglichen, die Erkenntnisse darzustellen.
Excel benötigt auch ein gewisses Vb-Skript (Visual Basic), um seine Funktionalitäten und Komponenten voll nutzen zu können. Tableau ist sehr benutzerfreundlich und es ist sehr einfach, ein Dashboard zu entwerfen. Drag & Drop ist die wichtigste Funktion, bei der die Benutzer dieses Tool leicht verwenden können.

Excel kann über Plugins eine Verbindung zu verschiedenen externen Quellen herstellen. Tableau hat viele Verbindungsquellen und verfügt auch über die Fähigkeit einer Cloud. Es gibt auch einige Systemanforderungen, um auf Excel zugreifen oder sich entwickeln zu können. In Bezug auf Geschwindigkeit und Zugriff ist Tableau bei Live-Verbindungen zu externen Quellen viel besser.

Tableau kam aufgrund der Big-Data-Probleme, mit denen die Organisationen konfrontiert sind, auf den Markt. Excel war eine begrenzte Ressource, wenn es um Daten geht. Excel hat während der Verwendung auch eingeschränkte Zeilen und Spalten.

Im Vergleich zu Tableau ist Excel für alle Ein-Aus-Berichte ein unkompliziertes und einfaches Werkzeug, da letzteres Setup und Konfigurationen oder Server-Bereitstellungen erfordert. Für kurzfristige und minimale Daten für einen Geschäftsfall ist Excel eine kluge Wahl. Bei großen Datenproblemen und der Durchführung von Analysen, um die Erkenntnisse selbst aus den Ausreißern zu erhalten, hat Tableau die erste Wahl. Während deskriptive Analysen und mathematische

CSV-Datei in Tableau laden und analysieren
Tableau ist eines der beliebtesten Datenvisualisierungs-Tools, das heute von Data Science- und Business Itelligence-Experten verwendet wird. Sie können auf interaktive und farbenfrohe Weise aufschlussreiche und wirkungsvolle Visualisierungen erstellen.
Mit Tableau können Sie jedoch Daten frei durchsuchen, ohne die gewünschte Antwort im Voraus zu kennen. Tableau visualisiert Daten von Anfang an, sodass Sie die Bedeutung sofort erkennen können. Tableau unterscheidet Korrelationen anhand von Farbe, Größe, Beschriftungen und Formen und gibt Ihnen einen detaillierten Kontext, während Sie auf einer detaillierten Ebene nach unten suchen.
Die Software ist nicht nur einfach zu bedienen, sondern bietet dank seiner starken Designfähigkeiten auch die Möglichkeit, schöne und ansprechende Dashboards zu erstellen, die den Wert unserer Berichterstellung verbessern. Laut Studien verkürzte Tableau den Analysezeitraum von einer bis zwei Wochen auf nur noch ein bis zwei Tage.

Vorteile und Nachteile von Tableau
Vorteile:
1.Bemerkenswerte Visualisierungsfunktionen
2. Benutzerfreundlichkeit
3. Hohe Leistung
4. Mehrere Datenquellenverbindungen
5. Erfolgreiche Community und Forum

Nachteile:
1.Unflexible Preisgestaltung
2. Schlechter Kundendienst
7. Schlechte Versionierung
8. Probleme mit Einbetten von Dashboards

Fazit:

Wie bei jeder anderen Software gibt es bestimmte Vor- und Nachteile von Tableau. Der erste Punkt ist also, die Analyse der Vor- und Nachteile vor dem Kauf des Tools für den persönlichen oder geschäftlichen Gebrauch durchzuführen. Die Lösung erledigt ihre Hauptaufgabe, nämlich die Visualisierung von Statistiken. Jeder sollte für sich selbst entscheiden, welche Software für ihn in Frage kommt.