نرم‌افزار اکسل از قابلیت‌های بیشماری به منظور ذخیره و آنالیز داده‌ها برخوردار است و از همین روی انتخاب اول بسیاری از علاقه‌مندان به کار با تحلیل داده‌ها است (برای آشنایی با مفاهیم آنالیز داده و مهارت‌های مورد نیاز در این زمینه توصیه می‌کنیم به مقالۀ Data Science چیست و Data Scientist چه وظایفی دارا است؟ مراجعه نمایید.) همچنین بدیهی است که آنالیز کلان داده‌ها صرفاً با به‌کارگیری قابلیت‌های این نرم‌افزار امری غیرممکن است و برای عمیق‌تر شدن در این حوزه نیاز است تا اقدام به استفاده از ابزارهای تخصصی‌تر این کار نماییم که در همین راستا در این مقاله قصد داریم تا به بررسی برخی از دلایل لزوم یادگیری یک زبان برنامه‌نویسی بپردازیم که به منظور آنالیز داده‌های حجیم و همچنین رفع برخی معایب تحلیل دیتا در نرم‌افزار اکسل مورد استفاده قرار می‌گیرد (به طور خاص برخی از مزایا و قابلیت‌های زبان‌هایی همچون Python و R برای کار با Excel را در آنالیز داده‌ها تشریح خواهیم کرد.)
قابلیت ایمپورت، حذف، درج و آپدیت دیتا
بر خلاف نرم‌افزار اکسل، زبان‌های برنامه‌نویسی همچون پایتون و آر قابلیت کار با فرمت‌های مختلف داده‌ها را دارند و حتی در مورد سایر فرمت‌ها نیز می‌توان پکیج‌ها و لایبرری‌های به اصطلاح Third Party همچون Numpy و Pandas را برای تحلیل دیتا مورد استفاده قرار داد (برای آشنایی با کاربردهای لایبرری Numpy توصیه می‌کنیم به مقالۀ درآمدی بر آمار با استفاده از لایبرری NumPy و زبان برنامه‌نویسی Python مراجعه کنید.) همچنین امکان به اصطلاح Scrapping (جمع‌آوری) دیتای مورد نیاز از وب‌سایت‌های مد نظر نیز با به‌کارگیری زبانی همچون پایتون فراهم شده است که برای کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه می‌توانید به مقالۀ آموزش ساخت ربات Web Scraping با فریمورک Scrapy مراجعه نمایید.
امکان خودکارسازی تَسک‌ها و فرآیندهای آنالیز دیتا
رابط کاربری نرم‌افزار اکسل قدرتمند بوده و کار با آن برای اکثر کاربران با سطح مهارت‌های متفاوت بسیار آسان است اما امکان خودکارسازی فرآیندهایی همچون آنالیز دیتا یا تکرار تَسک‌های مد نظر در آن به سادگی خودکارسازی با زبان‌های برنامه‌نویسی نیست. در مقابل، زبان‌های برنامه‌نویسی چنین قابلیتی را برای دولوپرها فراهم می‌آورند به طوری که با اجرای یک اسکریپت چند خطی می‌توان داده‌های بسیار حجیم را در بازه‌های زمانی متفاوت آنالیز کرده و نتایج حاصل را به فرمتی دلخواه ذخیره‌سازی کرد.
امکان کار با حجم عظیم داده‌ها
همان‌طور که پیش‌تر اشاره کردیم، نرم‌افزار اکسل قابلیت ذخیره و آنالیز داده‌های حجیم را نداشته و تحلیل کلان داده‌ها در آن منجر به کاهش پرفورمنس و در نهایت کِرش کردن نرم‌افزار می‌شود در حالی که زبان‌های برنامه‌نویسی همچون پایتون و آر قابلیت هندل کردن آنالیز حجم عظیم داده‌ها را فراهم می‌آورند به طوری که در این پروسه امکان از دست رفتن دیتای کاربران به حداقل خواهد رسید.
قابلیت تکرار مراحل آنالیز دیتا و انجام برخی تَسک‌ها در آن
در نرم‌افزار اکسل قابلیت مستندسازی و درج مراحل طِی‌شده به منظور آنالیز داده‌ها فراهم نیست و همچنین تحلیل‌گران در صورت نیاز به اجرای مجدد این مراحل با مشکلاتی همچون فراموش شدن برخی از مراحل مد نظر در تحلیل دیتا روبه‌رو می‌شوند اما این در حالی است انجام مجدد آنالیزها با به‌کارگیری یک زبان برنامه‌نویسی همچون پایتون بسیار ساده بوده و نیازمند اجرای یک اسکریپت ساده است (مضاف بر اینکه از طریق کامنت‌نویسی در سورس‌کد مربوطه کمک می‌کند تا درک مراحل آنالیز برای سایرین نیز آسان‌تر گردد.)
امکان شناسایی و رفع ارورها
تشخیص ارورهای احتمالی ناشی از محاسبات روی دیتا در نرم‌افزار اکسل تا حدودی دشوار است به طوری که در برخی از شرایط ممکن است مجبور به جستجو در میان طیف گسترده‌ای از داده‌ها باشیم تا در نهایت بتوانیم ارور مد نظر را یافته و آن را رفع کنیم در حالی که در زبان‌های برنامه‌نویسی در صورت مواجهه با یک ارور در برنامه به سادگی می‌توانیم از روی پیغام خطا مشکل مربوطه را یافته و آن را برطرف کنیم.
اپن‌سورس بودن ابزارهای تحلیل دیتا
نرم‌افزار اکسل امکانات و قابلیت‌های فراوانی برای تحلیل دیتا دارد اما اپن‌سورس نبوده و رفع باگ‌ها، آپدیت‌ها و فیچرهای جدید تنها توسط کمپانی سازندۀ آن (مایکروسافت) ارائه می‌شوند به طوری برخی افزونه‌های استاندارد نیز برای این نرم‌افزار منتشر شده که ممکن است پاسخگوی تمامی نیازهای کاربران نباشند اما این در حالی است که یکسری زبان‌های برنامه‌نویسی همچون پایتون و آر #اپن‌سورس بوده و در صورت لزوم می‌توان برخی فیچرهای جدید، لایبرری‌ها و فانکشن‌های جدید و متناسب با قابلیت‌های مد نظر خود را برای آنالیز دیتا توسعه داد.
قابلیت‌های محاسبات ریاضیاتی پیشرفته برای آنالیز داده‌ها و یادگیری ماشینی
زبان‌های برنامه‌نویسی همچون پایتون و آر نسبت به نرم‌افزار اکسل قابلیت انجام محاسبات ریاضیاتی پیشرفته‌تری روی دیتای ورودی دارند و همچنین امکان توسعۀ مدل‌های یادگیری ماشینی پیشرفته نیز در زبانی همچون پایتون با به‌کارگیریِ پکیج‌هایی همچون Scikit-Learn و TensorFlow فراهم شده است.
قابلیت به اصطلاح ویژوالایز کردن داده‌ها
نیاز به توضیح نیست که نرم‌افزار اکسل قابلیت بصری‌سازی داده‌ها را دارا است اما ابزارها، لایبرری‌ها و قابلیت‌های بیشتری در زبانی همچون پایتون برای این منظور در اختیار دولوپرها قرار گرفته است که از آن جمله می‌توان به Matplotlib ،Seaborn و دیگر لایبرری‌های پرکاربرد در این زمینه اشاره کرد.
کراس‌پلتفرم بودن ابزارهای آنالیز دیتا
زبان‌های برنامه‌نویسی همچون پایتون و آر امکان اجرای کد روی تمامی پلتفرم‌ها از جمله مک، ویندوز، لینوکس و سایر پلتفرم‌ها را برای دولوپرها فراهم می‌کنند اما این در حالی است که چنین امکانی برای نرم‌افزار اکسل فراهم نیست.
جمع‌بندی
آنچه که در این مقاله بدان پرداختیم، بررسی برخی مزایای تحلیل داده‌ها با به‌کارگیری زبان‌های برنامه‌نویسی و مقایسۀ آن‌ها با نرم‌افزار اکسل بود اما این هرگز بدین معنا نیست که اکسل نرم‌افزاری کاربردی نیست چرا که مزایایی همچون رابط گرافیکی قوی، امکان وارد کردن دیتا به صورت دستی، امکان مشاهدۀ داده‌ها در جداول مختلف و بسیاری فیچر منحصربه‌فرد دیگر آن را به نرم‌افزاری شهودی برای ذخیره و تحلیل داده‌ها مبدل ساخته است اما به هر حال برای کار با دیتای حجیم استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای تخصصی آن‌ها انتخاب مناسب‌تری می‌باشد.
