O Excel é um software, que representa, na quase totalidade, os editores de planilhas eletrônicas. Desde de sua criação, se tornou o principal aplicativo para construção de cálculos, tabelas, gráficos e consequentemente o melhor software para analisar dados. Apesar de ser extremamente intuitivo e útil, possui limitações que devem ser entendidas.
É possível realizar inúmeras análise de dados utilizando o Excel, o ponto forte é a sua facilidade de aprendizado. Com os editores gráficos, e seu formato tabular com linhas e colunas, contendo células, é possível construir cálculos. Uma ferramenta bem conhecida para criar cálculos com agrupamento é a tabela dinâmica.
É possível criar gráficos de diferentes formas, como por exemplo, gráficos de dispersão, linha temporal, barras e entre diversos outros.
É possível também criar análises estatísticas, tais como testes de hipóteses e regressões lineares.
Entretanto, possui limitações, entre elas:
- Volume de dados: planilhas eletrônicas são ótimas para armazenar dados relativamente pequenos e realizar suas análises, entretanto, a medida que mais dados de diferentes tipos são gerados, fica cada vez mais complexo a utilização com o Excel
- Erros de Sintaxe: por mais que haja relacionamento de células no excel, a medida que análises ficam mais complexas na planilha, erros são mais suscetíveis de acontecer.
- Reprodutibilidade: no Excel, fica cada vez mais complicado refazer cálculos de algoritmos através de projetos automatizados em diferentes máquinas de forma relativamente simples.
- VBA: ainda que exista o VBA para melhorar a reprodutibilidade, a linguagem não contêm por padrão funções e pacotes estatísticos que melhoram significativamente o processo de análise de dados.
- Pago: é necessário pagar um valor para que se tenha o software.
Devemos lembrar que a Ciência de Dados está preocupada com os objetivos do negócio em mente, de forma a criar produtos sofisticados, com algoritmos que predizem variáveis dentro de um sistema que gera essas previsões instantaneamente. A sua utilização é muito interligada com o uso de Machine Learning.
Por isso, as limitações acima são um empecilho enorme para aqueles que desejam utilizar o software para aplicações de Ciência de Dados.
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