Die Integration von Python in Excel

Integration von Python in Excel
In der Microsoft-Welt wird gerade neben der Integration von ChatGPT an einer weiteren Neuerung gearbeitet: dem Einbezug von Python in Excel. Kurz gesagt: man wird künftig die Leistungsfähigkeit von Excel vergrößern, indem man die Auswertung großer Datenmengen, komplexe Berechnungen und sogar maschinelles Lernen mit Python in Azure durchführen kann. Wie das funktionieren soll und was das auch für Ihr Unternehmen bedeuten könnte, erklären wir Ihnen in diesem Blogbeitrag.

Was ist Python und wofür setzt man es ein?
Python ist eine universelle Programmiersprache, die es bereits seit den 1990er Jahren gibt und die zum Lösen verschiedenster Aufgabenstellungen geeignet ist. Sie wurde so entwickelt, dass sie in hohem Maße erweiterbar ist, der Code aber durch einen knappen und gut lesbaren Aufbau gekennzeichnet ist. Eine große Stärke von Python besteht darin, dass es umfangreiche und gut dokumentierte Bibliotheken gibt. Python zeichnet sich dadurch aus, dass sich komplexe Programme mit deutlich weniger Codezeilen (und dementsprechend weniger Programmierstunden) realisieren lassen. Besonders bei Analysen großer oder komplexer Datenmengen ist das ein Vorteil, so dass eine verhältnismäßig einfache Umsetzung von Projekten in den Bereichen Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI oder auch AI) möglich ist.

Wie soll Python in Excel integriert werden?
Mit Python in Excel werden Sie den Python-Code direkt auf der Tabellenblattoberfläche eingeben. So können komplexe Berechnungen und Datenanalysen in der Microsoft Cloud durchgeführt werden, ohne dass der Anwender Excel verlassen muss.

Screenshot: Microsoft
Die Ergebnisse der Python-Analyse können dann mit den bekannten Excel-Formeln, Diagrammen und Pivot-Tabellen weiterbearbeitet werden.
Bislang war Python eine praktische und weit verbreitete Programmiersprache zur Datenanalyse, während Excel ein nahezu unverzichtbares Werkzeug zum Organisieren, Bearbeiten und Analysieren von Daten aller Art darstellt. Diese beiden getrennten Welten der Datenanalyse werden durch Python in Excel miteinander verbunden. Der Anwender muss nicht mehr zwischen beiden Programmen hin und her wechseln, um seine Daten zu analysieren. Wie Microsoft so schön sagt: „Python in Excel combines Python’s powerful data analysis and visualization libraries with Excel’s features you know and love.“

Wie kann ich Python in Excel bereits jetzt nutzen?
Momentan müssen an Python in Excel interessierte Anwender noch am „Microsoft 365 Insider Program“ teilnehmen und sich dort als „Beta Channel Insider“ registrieren lassen, um das Feature nutzen zu können. Zukünftig werden einige Funktionalitäten nur noch über Bezahllizenzen zugänglich sein;

welche das sein werden, verrät Microsoft derzeit noch nicht.
Microsoft hat sich bei der Integration von Python in Excel für Anaconda Inc. als Partner entschieden. Damit geht Microsoft eine Partnerschaft mit einem der führenden Unternehmen im Bereich Python ein. Python in Excel wird dabei laut Microsoft ein Anaconda-Package“ nutzen, das in Azure ausgeführt wird. Der geplante Umfang soll die folgenden in der Python-Community beliebten und verbreiteten Python-Bibliotheken umfassen:
• „Pandas“ für die Bildbearbeitung
• „Matplotlib“ und „Seaborn“ für die Visualisierung von Daten sowie
• „Statsmodels“ für die statistische Modellierung.
Die Integration von Python in Excel erfolgt zunächst als nur für bestimmte Nutzer zugängliche „Vorschau“ und wird ohne zusätzliche Installation mit den Microsoft 365 – Updates ausgeliefert. Die Funktion wird zudem zunächst in Excel für Windows eingeführt; weitere Plattformen wie beispielweise der Einsatz auf Apple-Rechnern sollen aber folgen.)
Insider munkeln sogar, dass die Integration von Python in Excel der nächste „Game-Changer“ ist und nicht nur eine technische Erweiterung. Bislang schwer verständliche Daten sollen sich so deutlich effizienter und sauberer als zuvor interpretieren und zusammenfassen lassen. Außerdem soll die Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens erleichtert werden, da nur ein Programm (Excel) für die Datenanalyse benötigt wird.

Konkrete Beispiele für Python-Anwendungen in Excel
Nach unserer Einschätzung ist der Einsatz von Python in Excel sinnvoll, wenn man aufwändige Berechnungen durchführen möchte, bei denen die bisherigen Excel-Algorithmen an ihre Grenzen stoßen würden. Im Folgenden dafür zwei Beispiele:

  • Zukunftsvorhersagen (sogenannte „prädikative Analysen“)
  • erhobene Maschinendaten wie Ausfallzeiten und Ausschussraten werden in Zusammenhang mit erhobenen Wetterdaten ausgewertet
  • ein potenzielles Ergebnis ist die Erkenntnis, dass Metall, das auf Spulen vor einer Werkhalle in der Sonne lagert und daher wärmer ist als üblich, stets dünner ausgewalzt wird als erforderlich
  • Berechnung von Verschnitt an Folien oder Holzplatten:
  • während ein Mensch mit etwas Erfahrung intuitiv weiß, wie er bestimmte Zuschnitte anordnen muss, um möglichst wenig Verschnitt zu produzieren, wird er dennoch in den seltensten Fällen die optimale Lösung erreichen
  • das kann mit Excel erreicht werden, es ist aber aufwändig, diese Logik im Code abzubilden
  • der Einsatz von Python in Excel, konkret die Auslagerung der Berechnungslogik auf einen Azure-Server, führt zu schnelleren Ergebnissen
  • implementiert man hier via Python noch eine Zuschnittoptimierung über machine learning, so setzt man ein sehr wirkungsvolles Tool um, das vorhandenes Rohmaterial in Platten oder auf Rollen möglichst effizient zuschneidet

Aus unserer Sicht sind Optimierungsprobleme, die sich in Excel nur über verschachtelte Formeln oder eben eine VBA-Programmierung lösen lassen, ein sinnvolles Einsatzgebiet für Python in Excel. Der Einsatz von Python in Excel ist auch ratsam, wenn man schnelle Ergebnisse erzielen möchte und zunächst nur testweise Berechnungen (bspw. in einem Mockup-Modell) durchführen will. Führen diese Testdatensätze zu den erwarteten Ergebnissen, so kann die Umsetzung einer aufwändigeren und eigenständigen Applikation in Python sinnvoll sein. Darüber hinaus ist die Integration von Python in Excel sehr hilfreich zur Datenbereinigung.
Haben Sie Ideen für den Einsatz in Ihrem Unternehmen? Wir freuen uns über Ihre Rückmeldung!