Zastosowanie metod analizy danych środowiska Python oraz Microsoft Excel w rozwiązywaniu problemów biznesowych

Jolanta Litwin

a:1:{s:5:"en_US";s:50:"Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza";}

Marcin Olech



Anna Szymusik




Abstrakt

W artykule opisano aktualny stan badań dotyczących integracji środowiska Microsoft Excel oraz Python, która daje użytkownikowi biznesowemu odpowiednie narzędzie do rozwiązywania wybranych problemów biznesowych. Integracja została przygotowana z wykorzystaniem Visual Basic for Application (VBA), a także biblioteki środowiska Python XLWings. Stworzenie odpowiedniego graficznego interfejsu użytkownika (GUI) w Microsoft Excel pozwala użytkownikowi biznesowemu korzystać z wybranej metody analizy danych dostępnej w środowisku Python bez konieczności programowania w celu otrzymania wyników, które są trudne lub nawet niemożliwe do uzyskania przy użyciu samego Microsoft Excel.


Słowa kluczowe:

time series forecasting, python integration, excel integration


BIRCH D., LYFORD-SMITH D., GUO Y. 2018. The Future of Spreadsheets in the Big Data Era. Proceedings of the EuSpRIG 2017 Conference “Spreadsheet Risk Management”. Imperial College, London, UK.   Google Scholar

BROWNLEE J. 2020. Introduction to Time Series Forecasting with Python: How to Prepare Data and Develop Models to Predict the Future. Machine Learning Mastery, San Francisco, p. 2-5.   Google Scholar

CHICCO D., WARRENS M.J., JURMAN G. 2021. The coefficient of determination R-squared is more informative than SMAPE, MAE, MAPE, MSE and RMSE in regression analysis evaluation. PeerJ Computer Science, 7: e623. DOI: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.623.   Google Scholar

DONATI G., WOOLSTON C. 2017. Information management: Data domination. Nature 548: 613–614. DOI: https://doi.org/10.1038/nj7669-613a.   Google Scholar

EHRHARDT M., GÜNTHER M., TER MATEN E.J.W. 2017. Novel Methods in Computational Finance. Springer, Cham, p. 545.   Google Scholar

HANSUN S., KRISTANDA M.B. 2017. Performance Analysis of Conventional Moving Average Methods in Forex Forecasting. Proceedings of 2017 International Conference on Smart Cities, Automation & Intelligent Computing Systems. Yogyakarta, Indonesia.   Google Scholar

HYNDMAN R.J., ATHANASOPOULOS G. 2018. Forecasting: Principles and Practice. 2nd ed. OTexts, Melbourne, p. 57-58. https://otexts.com/fpp2/ (access: 18.06.2021).   Google Scholar

JANUSCHOWSKI T., GASTHAUS J., WANG Y. 2019. Open-Source Forecasting Tools in Python. The International Journal of Applied Forecasting, 55: 20-26.   Google Scholar

KIM S., KIM H. 2016. A new metric of absolute percentage error for intermittent demand forecasts. International Journal of Forecasting, 32(3): 669-679.   Google Scholar

KOH L., ORZES G., JIA F. 2019. The fourth industrial revolution (Industry 4.0): technologies disruption on operations and supply chain management. International Journal of Operations & Production Management, 39(6/7/8): 817-828.   Google Scholar

KURZAK L. 2012. Importance of forecasting in enterprise management. Advanced Logistic Systems, 6(1): 173-182.   Google Scholar

NELLI F. 2018. Python Data Analytics with Pandas, NumPy and Matplotlib. 2nd ed. Apress, Rome, p. 143-145.   Google Scholar

PENA-SANCHEZ Y., RINGWOOD J. 2017. A Critical Comparison of AR and ARMA Models for Short-term Wave Forecasting. Proceedings of the 12th European Wave and Tidal Energy Conference, Kildare, Ireland.   Google Scholar

RASCHKA S., MIRJALILI V. 2019. Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2. 3rd ed. Packt Publishing Ltd., Birmingham, p. 207-211.   Google Scholar

SAABITH A.L.S., FAREEZ M.M.M., VINOTHRAJ T. 2019. Python Current Trend Applications – An Overview. International Journal of Advance Engineering and Research Development, 6(10): 6-12.   Google Scholar

SHIM J.K., SIEGEL J.G., SHIM A.I. 2012. Budgeting Basics and Beyond. 4th ed. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, p. 277-279.   Google Scholar

SIAMI-NAMINI S., NAMIN A.S. 2018. Forecasting economic and financial time series: ARIMA vs. LSTM. http://arxiv.org/abs/1803.06386 (access: 17.06.2021).   Google Scholar

SPEIGHT A. 2021. Visual Studio Code for Python Programmers. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, p. 3-49.   Google Scholar

SWAMYNATHAN M. 2019. Mastering Machine Learning with Python in Six Steps. A Practical Implementation Guide to Predictive Data Analytics Using Python. 2nd ed. Apress, Bangalore, p. 234-243.   Google Scholar

WINKOWSKI C. 2019. Classification of forecasting methods in production engineering. Engineering Management in Production and Services, 11(4): 23-33.   Google Scholar


Opublikowane
22-09-2021

Cited By /
Share

Litwin, J., Olech, M., & Szymusik, A. (2021). Zastosowanie metod analizy danych środowiska Python oraz Microsoft Excel w rozwiązywaniu problemów biznesowych. Technical Sciences, 24(1), 115–133. https://doi.org/10.31648/ts.7058

Jolanta Litwin 
a:1:{s:5:"en_US";s:50:"Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza";}
Marcin Olech 

Anna Szymusik 




Licencja

Creative Commons License

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.





-->