| 작업 |
Python |
Excel |
| 반복 작업 자동화 |
pandas와 openpyxl을 사용하여 데이터 처리 및 보고서 생성 자동화. |
매크로는 유연성이 떨어지며, 디버그 및 유지보수가 어렵다. |
| 대용량 데이터 처리 |
pandas와 numpy는 대용량 데이터를 효율적으로 처리하며 복잡한 작업도 가능. |
대용량 데이터에서 성능이 크게 저하되며, 대규모 데이터를 효율적으로 처리하지 못할 수 있다. |
| 데이터 분석 및 조작 |
pandas, numpy, scipy를 사용하여 고급 데이터 분석 및 조작이 가능. |
기본 분석에 강하지만, Python의 고급 기능 및 복잡한 조작 기능이 부족하다. |
| 머신 러닝 및 통계 분석 |
scikit-learn, TensorFlow, statsmodels 등 라이브러리를 사용한 포괄적인 도구 제공. |
기본 통계 기능에 제한적이며, 통합된 머신 러닝 기능이 없다. |
| 데이터 시각화 |
matplotlib, seaborn, plotly를 사용한 고급 및 맞춤형 시각화 가능. |
시각화 옵션이 제한적이며, 맞춤화가 어렵다. |
| 웹 스크래핑 및 데이터 수집 |
BeautifulSoup, requests, Selenium 등 라이브러리를 사용한 간단한 웹 스크래핑 및 데이터 수집. |
웹 스크래핑을 위한 설계가 되어 있지 않으며, 외부 도구나 VBA 스크립팅이 필요하다. |
| API 작업 |
requests, json 등 라이브러리를 사용하여 API 통합 및 데이터 처리 용이. |
API 통합 지원이 제한적이며, 복잡한 VBA나 서드 파티 도구가 필요하다. |
| 텍스트 및 문자열 처리 |
내장 함수 및 re 모듈을 사용한 강력하고 직관적인 문자열 조작 및 정규 표현식. |
텍스트 처리 기능이 제한적이며, 복잡한 작업에 비효율적이다. |
| 맞춤형 애플리케이션 구축 |
Flask, Django를 사용한 맞춤형 애플리케이션 및 스크립트 개발 가능. |
애플리케이션 개발에 적합하지 않으며, 복잡한 기능은 VBA가 필요하다. |
| 버전 관리 및 협업 |
Git과 같은 버전 관리 시스템을 사용한 코드 버전 관리 및 협업 용이. |
Excel 파일 협업 시 버전 충돌 및 변경 사항 추적이 어려울 수 있다. |
