Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Applying Python’s Time Series Forecasting Method in Microsoft Excel – Integration as a Business Process Supporting Tool for Small Enterprises

Tytuł:
Applying Python’s Time Series Forecasting Method in Microsoft Excel – Integration as a Business Process Supporting Tool for Small Enterprises
Autorzy:
Litwin, Jolanta
Olech, Marcin
Szymusik, Anna
Data publikacji:
2021
Słowa kluczowe:
time series forecasting
python integration
excel integration
Język:
angielski
Dostawca treści:
BazTech
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie  Pełny tekst  Link otwiera się w nowym oknie
The paper describes the current state of research, where integration of Microsoft Excel and Python interpreter, gives the business user the right tool to solve chosen business process analysis problems like: forecasting, classification or clustering. The integration is done by using Visual Basic for Application (VBA), as well as XLWings Python’s library. Both mechanisms serve as an interfaces between MS Excel and Python to allow the data exchange between each other. Creating the suitable Graphical User Interface (GUI) in Microsoft Excel, gives the business user opportunity to select specific data analysis method available in Python’s environment and set its parameters, without Python’s programming. Running the method by Python’s interpreter can bring the results, which are hard or even impossible to obtain by using Microsoft Excel only. However, the data analysis methods stored in the Python’s script, which are available to the business user, as well as VBA source code, must be designed and implemented by the data scientist. Sample, basic integration between Microsoft Excel and Python’s interpreter is presented in the paper. To present value-added of the proposed software solution, simple case study according to time series forecasting problem is described, where forecasting errors of different methods available in the Microsoft Excel and Python are presented and discussed. The paper ends with conclusions according to the results of the current researches and suggested directions of further research.
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023)

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies