Excel vs SQL vs Python: Quale scegliere per analizzare i tuoi dati -

Se ti sei mai chiesto quale sia il miglior strumento per lavorare con i dati, probabilmente hai già sentito parlare di Excel, SQL e Python. Ma quale dovresti usare? Dipende! Oggi ti spiego le differenze tra questi strumenti con un confronto pratico. Preparati a scoprire qual è il miglior alleato per le tue analisi!

Caricare i dati: chi lo fa meglio?

Excel: Apri un file o fai “File > Apri”, tutto molto intuitivo.
SQL: Usa SELECT * FROM table_name; per caricare dati da un database.
Python (Pandas): Un semplice df = pd.read_csv("file.csv") e hai il tuo dataset pronto!

Se lavori con piccoli file, Excel è perfetto. Mentre con un database grande e strutturato, SQL è la scelta giusta. Se vuoi flessibilità e automazione, Python è la scelta migliore!

Filtrare e selezionare dati: come farlo velocemente?

Excel: Usa la funzione =FILTER(A2:B10, B2:B10>100), facile e visiva.
SQL: SELECT * FROM table WHERE column > 100;
Python: df[df[‘column’] > 100]

Se lavori con tanti filtri, Python è super potente e scalabile, mentre SQL è perfetto per database relazionali. Excel va bene per operazioni più piccole e manuali.

Ordinare i dati: chi è il più veloce?

Excel: Dati > Ordina
SQL: SELECT * FROM table ORDER BY column DESC;
Python: df.sort_values(by=‘column’, ascending=False)

Se hai milioni di righe, SQL e Python battono Excel senza problemi!

Raggruppare e aggregare dati: chi è il più potente?

Excel: Usa le Tabelle Pivot.
SQL: SELECT dept, COUNT(*) FROM emp GROUP BY dept;
Python: df.groupby(‘dept’).size()

Se ti piacciono i drag-and-drop e i grafici rapidi, Excel è perfetto. Con database grandi, SQL è insostituibile. Se vuoi personalizzare tutto, Python vince!

Contare, sommare e calcolare la media: chi è il più pratico?

Excel: =COUNTA(A2:A100), =SUM(B2:B100), =AVERAGE(B2:B100)
SQL: SELECT COUNT(*), SUM(sales), AVG(salary) FROM data;
Python: len(df), df[‘sales’].sum(), df[‘salary’].mean()

Se vuoi fare analisi su milioni di righe, Python e SQL vincono su Excel!

Unire tabelle e rimuovere duplicati: chi è più efficace?

Excel: Usa VLOOKUP o XLOOKUP, oppure Dati > Rimuovi Duplicati.
SQL: SELECT * FROM A JOIN B ON A.id = B.id; e SELECT DISTINCT column FROM table;
Python: pd.merge(df1, df2, on=‘id’) e df.drop_duplicates()

SQL è ideale per unire dati strutturati, Excel è pratico per chi lavora manualmente, e Python è il più versatile e potente!

Creare e rinominare colonne: chi è più flessibile?

Excel: Scrivi =B2 * 0.1 in una nuova colonna.
SQL: SELECT salary, salary*0.1 AS bonus FROM emp;
Python: df[‘bonus’] = df[‘salary’] * 0.1

Se vuoi automazione e script personalizzati, Python è il re!

Gestire dati mancanti e esportare dati: chi è il più pratico?

Excel: =IF(ISBLANK(A2), “N/A”, A2) e salva il file come CSV/Excel.
SQL: Usa IS NULL o COALESCE() per gestire i dati mancanti e strumenti come SSMS per l’export.
Python: df.fillna(‘N/A’), df.to_csv("output.csv", index=False)

Se vuoi pulire i dati con poche righe di codice, Python è la soluzione migliore!

Visualizzare i dati: chi è il più efficace?

Excel: Grafici con pochi click.
SQL: Non ha strumenti grafici nativi, serve un tool BI.
Python: df.plot(kind=‘bar’) con Matplotlib e Seaborn.

Se vuoi velocità, Excel è top. Se vuoi personalizzazione e analisi avanzate, Python è la scelta migliore!

Qual è la scelta giusta per te?

Lavori con dati piccoli e vuoi facilità d’uso? ➡️ Excel
Manipoli database e dati strutturati ➡️ SQL
Se vuoi flessibilità, automazione e analisi avanzate ➡️ Python

Il mio consiglio? Impara un po’ di tutti e tre! Excel è ottimo per l’analisi veloce, SQL è perfetto per database complessi, e Python è insostituibile per automazione e analisi avanzate.

Tu quale usi di più? Scrivimelo nei commenti!