Excel と Google スプレッドシート:複雑なデータ処理で Excel が勝てる 3 つの実証済みの理由

 

Microsoft Excel と Google スプレッドシートはどちらも強力なスプレッドシート ツールですが、大規模な分析、複雑な計算、専門的なレポートなどの本格的なデータ作業には、多くの場合 Excel の方が優れています。

以下に、要求の厳しいワークロードにおいて Excel が Google スプレッドシートより優れたパフォーマンスを発揮する 3 つの明確な理由を、例、実際の使用例、および専門家が複雑なタスクに Excel を好む理由とともに示します。

1. Excel は大規模なデータセットをスムーズに処理します

Google スプレッドシートはウェブベースであり、シートあたりのセル数は 1,000 万個に制限されています。これは寛大なように聞こえますが、ピボット テーブルや複雑な数式を積み重ねるとパフォーマンスが低下する可能性があります。通常、Excel は大規模なデータセットをより効率的に処理しますが、Google スプレッドシートは行数が多かったり、集中的な計算が行われると遅延したり、応答しなくなったりすることがあります。

本格的なデータ作業:

• オフライン処理: Excel はコンピュータのリソースを使用してローカルでデータを処理しますが、Google スプレッドシートはクラウド処理に依存しているため、大規模なデータセットでは速度が低下する可能性があります
• 行と列の制限: Excel は 100 万を超える行と 16,384 列をサポートします。モデルが複雑になると、Google スプレッドシートのパフォーマンスが制限のかなり前に低下することがよくあります
• 複雑な数式: Excel の計算エンジンは、広範囲にわたる複雑な数式向けに最適化されています。 Google スプレッドシートは頻繁なリアルタイムの再計算に苦労する場合があります

Excel のフィル ハンドルを使用してデータセットを 1,000,000 行に拡張し、次のような数式を適用すると:

=SUMIFS(G2:G1000000, B2:B1000000, "North")

通常、Excel では北部地域の総売上がすぐに返されますが、Google スプレッドシートではフリーズしたり、かなり時間がかかる場合があります。

販売データ、顧客データベース、または数十万行に達するデータセットを扱う場合、Excel のパフォーマンス上の利点は交渉の余地のないものになります。

2.データ モデリングのための Excel Power Query と Power Pivot

Google スプレッドシートはインポートを使用してデータに接続できますが、 数式や Apps Script と同様に、Excel の Power Query やメモリ内データ モデル (Power Pivot) の組み込み ETL (抽出、変換、読み込み) 機能がありません。

Excel の Power Query を使用すると、使いやすいインターフェイスを使用して、複数のソース (CSV、データベース、API など) から大規模なデータセットをインポート、変換、クリーンアップできます。 Google スプレッドシートには、高度で反復可能なデータ変換のための完全に同等の組み込みツールはありません。

本格的なデータ作業:

• Power Query による信頼性の高い ETL: CSV、フォルダー、データベースなどの複数のソースからインポートします。繰り返し可能なステップをマージ、追加、アンピボット、分割、適用する
• インメモリ データ モデル: 複数のテーブル (スター スキーマ) を関連付け、ピボットテーブルやレポート全体で再利用できる DAX メジャー (売上高合計、利益率など) を作成します
• 一貫した更新: ワンクリックで、保存したステップに基づいてすべての変換とピボットテーブルが更新されます

パワークエリ:

日付形式が一貫性がなく、エントリが重複している乱雑なデータがあるとします。

• Excel を開く
• データに移動します。 タブ>> データの取得を選択します>> ファイルからを選択します>> CSV からを選択します

• CSV ファイルを選択し、[データの変換] をクリックします。 Power Query エディターを開く
• エディタを使用して次のことを行います。
  • 重複を削除:
    • ホームに移動します タブ>> 重複の削除を選択します

• • 日付の標準化:
    • 日付列を選択します
    • 変換に移動します。 タブ>> 日付を選択します

• • 次のようなタスクを実行できます。
    • 列の削除
    • 列の分割
    • グループ化 (製品ごとの数量と売上の合計)
• [閉じてロード] をクリックします。 クリーンアップされたデータを Excel にインポートする

• 接続の作成のみを選択します。 + このデータをデータ モデルに追加
• [OK] をクリックします。

Google スプレッドシートはデータをインポートできますが、堅牢で再現可能な変換を実現する Power Query に相当する機能は組み込まれていません。

Power Pivot:

Power Pivot を使用すると、複数のテーブル間の関係を使用した真のデータ モデリング、複雑な計算のための DAX 式、数百万行を含むデータセットを操作できる機能が可能になります。これは本質的に Excel 内の軽量のビジネス インテリジェンス レイヤーです。 Google スプレッドシートには、同等の製品内機能がありません。

• Power Pivot を開く:
  • Power Pivot に移動します。 タブ>> 管理を選択します

• Power Query からインポートされたテーブル間のリレーションシップを作成する
• ホームに移動します タブ>> ダイアグラムビューを選択します
  • 製品[製品ID] → SalesData[製品ID]
  • 顧客[顧客ID] → SalesData[顧客ID]
  • 地域[地域ID] → 顧客[地域ID]

DAX メジャーの作成:

Total Sales := SUM(SalesData[Revenue])

Total Profit := SUM(SalesData[Profit])

Profit Margin % := DIVIDE([Total Profit],[Total Sales])

• 分析: Power Pivot データ モデルからピボットテーブルを作成してデータセットを分析する

Power Query と Power Pivot を使用すると、変換が保存され、関係によって重複が防止され、メジャーが再利用可能になります。データセットが幅が広い、乱雑である、または複数のテーブルがある場合、その組み合わせを一致させるのは困難です。

3.高度なデータ分析 (ピボットテーブル、分析ツールパック、動的数式)

Excel には、特に統計および財務モデリングにおいて、Google スプレッドシートでは匹敵するのが困難なデータ分析用の強力な組み込みツールが用意されています。 Excel の分析ベンチには、高速ピボットテーブル、統計用の分析ツールパック、モデリング用の大規模な関数ライブラリが含まれています。

• ピボットテーブル: ドラッグ アンド ドロップによる集計、値の表示 (合計に対する割合、累計)、グループ化、スライサー/タイムライン、計算フィールド
• 分析ツールパック: ワンクリックで回帰 、分散分析 、t 検定 、 および記述統計 。 Excel を終了せずに統計出力が必要な場合に最適
• 動的関数: Excel は、SORT などの関数など、動的配列 (スピル) を包括的にサポートしています。 、フィルター 、ユニーク 、 そしてシーケンス 自動的に展開される複数の結果を返す

ピボットテーブル:

• ピボットテーブルを作成する Power Pivot モデルから
  • ホームに移動します タブ>> ピボットテーブルを選択します
  • 場所を選択します>> [OK] をクリックします。

• ピボットテーブルのフィールド リストにすべての関連テーブルが表示されます
• ピボットテーブルのフィールド リストからフィールドをドラッグします
  • 行 :カテゴリ 製品から テーブル
  • 列 :地域 地域から テーブル
  • 価値観 :収益 、利益 SalesData から テーブル
• ピボットグラフを挿入します。

• スライサーを追加します チャンネルの場合; タイムラインを追加します 注文日の場合 (日付階層にグループ化する場合)
• 計算フィールド:
  • ピボットテーブル分析に移動します。 タブ>> フィールド、項目、 セットを選択します>> 計算フィールドを選択します

Google スプレッドシートには、ピボットテーブルをサポートする真のリレーショナル データ モデルがないため、テーブル間のピボットにはデータの事前結合などの回避策が必要です。

生データ、素早いピボットテーブル、適切な統計出力を数分で切り替えることができるようになりました。アドオンは必要ありません。

データ分析ツールパック:

• データに移動します。 タブ>> データ分析を選択します>> 回帰を選択します>> [OK] をクリックします。

• 範囲を選択します:
  • 入力 Y 範囲: ヘッダーを含む収益 (従属変数)
  • 入力 X 範囲: ヘッダー (または複数の独立変数) を含む割引
  • ラベルを確認します ヘッダーが含まれる場合
  • 出力オプションを選択します: 新しいワークシート層
  • [OK] をクリックします。

出力:

Google スプレッドシートには、分析ツールに相当する機能が組み込まれていません。同様の分析には通常、関数またはサードパーティのアドオンが必要です。

自動化オプション (ノーコードからプロコードまで)

Excel には自動化用の 3 つのレーンがあり、簡単に始めて、ワークロードの増加に応じてスケールアップできます。

• ノーコード: Power Query の更新 + ピボットテーブルの更新により、驚くほどの量の自動化がカバーされます
• ローコード: Office スクリプト (Web 用 Excel) と Power Automate により、スケジュールまたはファイル イベントに基づいてスクリプト/フローを実行します
• プロコード: デスクトップ Excel で詳細な制御が必要な場合の VBA とアドイン

仕事に本格的なデータ モデリング、分析、自動化が含まれる場合、スピード、柔軟性、分析の深さを備えた Excel がプロフェッショナルに選ばれるツールであり続けます。

結論

この記事では、本格的なデータ作業において Excel が Google スプレッドシートよりも優れている 3 つの点を説明します。複雑なタスクの場合、Excel の高度な分析ツール、大規模なデータセットでの優れたパフォーマンス、強力な自動化オプションにより、Google スプレッドシートよりも強力な選択肢となります。 Google スプレッドシートはコラボレーションとクラウド アクセシビリティに優れていますが、高度なデータ プロジェクトを扱うプロフェッショナルにとって Excel は依然として頼りになります。

両方のツールを頻繁に使用する場合:

• Google スプレッドシートを使用して、オフィス勤務の記録や Google フォームの送信など、迅速なコラボレーションやデータ入力を行う
• Excel を使用して詳細な分析、レポート作成、自動化を行い、結果を OneDrive または Power BI で共有する

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