Excelでどこまで行けるのですか？[閉まっている]

私のビジネスでは、すべての分析をExcelで処理しています。これには、主にスケジューリング、生産計画、会計業務が含まれます。現在、予測モデルを少し追加することを検討しており、Excelで十分ですが、複雑なモデルはサポートされていません。

私が見ているように、Excelの主な利点は、Excelの使いやすさと、使い慣れるようにユーザーを見つけてトレーニングできることです。一方、より洗練された環境（R、pythonなど）では、さまざまな分析タスクを処理できますが、より高度なトレーニングを受けた個人が必要です。

Excelがデータサイエンスに十分であるかどうかについてもこの質問を読みました。それは私の目的には少し範囲外ですが、RやPythonなどのツールはExcelよりもはるかに優れているという結論に達しました。

私の質問は（データ分析の文脈で）：「より高度なツールに変更する必要なしに、Excelでどれだけの距離をとることができるか」です。または「Excelから-Rにしましょう-どの時点で移行する必要がありますか？」

どうもありがとうございました！

TL; DR

時間に制限がなく、64ビットバージョンのExcelを使用している場合は、他のデータ分析ツールと同じようにExcelを使用できます。

時間

Excelには、加算、乱数生成、ルックアップなどの基本的な機能のみが組み込まれているため、最初の要素として時間について言及します。これらは、PythonとRにもある一種の標準ライブラリに対応しています。これらの基本的な関数を使用すると、十分な時間をかけて、ほぼすべての分析ツールを構築できます。優れた実行時パフォーマンスを期待しないでください。ただし、PythonとRでは、すでに多くのパッケージが作成されており、それらは十分に機能し、多くの人々によってテストされており、信頼されています。

記憶

64ビットExcelについて2つ目のポイントは、Excelの単一のインスタンスでより多くのメモリを使用できるためです。これにより、さらに多くのセルを埋めることができます。32ビットのExcelを使用すると、約2 GBのプロジェクトに制限されます。これはかなりの量のデータですが、ハードリミットです。

次に、64ビットExcelでの手順。これは、基本的にメモリ制限がなくなることを意味します。つまり、ハードウェアからのものだけです。つまり、PythonとRもトラックで停止します。

いくつかの数値を提供するために、各バージョンに格納できるビット数を単純に計算できます。ここにPythonのインタラクティブプロンプトで：

In [1]: (2**32) / 10**9          # 10^9 means the result is 4.3 Gb
Out[1]: 4.294967296

In [9]: (2**64) / 10**18         # 10^15 means the result is 18.4 Eb
Out[9]: 18.446744073709553

Ebエクサバイトを意味します。これは、1,840万ギガバイトを意味します。

上記の2 Gbについて述べましたが、計算では32ビットの4 Gbが示されています。私は、32ビットバージョンに一種のハード制限があることを読みました。私はそれがなぜなのか分からないか気にしません...私はPythonとRを使用します;-)

いずれにせよ、あなたがすべての時間を費やしてツールを一から作り上げていく勇気のある人なら、メモリが問題ではないことを納得させるのに十分であることを願っています！

概要

実際の分析が数学的に単純である複雑なビジネスロジックがある場合は、Excelを使用してください。ビジネスの人々はあなたを愛します。

線形回帰以上のものを実行したい場合は、PythonまたはRを使用してください。

注意事項

私の知る限り、Excelを使用してリモートタスクや分散タスクを実行することはできませんが、Pythonと（私の意見では少し少々）Rを使用すると比較的簡単です。その時点で、私はExcelをあきらめるでしょう。おそらく、.Netフレームワークを使用して、C＃またはC ++で独自のツールを実装する必要があります。