5 powodów, dla których Excel wciąż jest istotny w pracy analityka danych

kajodata.com 1 dzień temu

W czasach, gdy w analizie danych królują SQL, Python, BI, a ostatnio choćby AI – Excel wciąż ma się świetnie. Dla jednych to tylko narzędzie dla początkujących, dla innych „przeżytek” z dawnych czasów. Tymczasem prawda jest zupełnie inna: Excel to przez cały czas jedno z najważniejszych i najbardziej praktycznych narzędzi w arsenale analityka danych – także tego zaawansowanego.

Poniżej znajdziesz 5 powodów, dla których warto traktować Excela nie jako relikt przeszłości, ale jako potężne i uniwersalne narzędzie analityczne.

✅ 1. Excel to najszybszy „sandbox” do eksploracji danych

Zanim odpalisz Jupytera, zanim połączysz się z bazą danych, zanim uruchomisz Power BI – Excel już działa. To idealne narzędzie na start, gdy masz nowy plik CSV, dane z systemu ERP albo chcesz po prostu coś gwałtownie sprawdzić.

Dlaczego to wciąż działa?

  • Możesz szybko podejrzeć dane, filtrować, sortować, szukać nieprawidłowości.
  • Idealny do „rozgrzewki” przed adekwatną analizą – szczególnie jeżeli masz do czynienia z danymi z różnych źródeł.
  • Często 2 kliknięcia w Excelu załatwią coś, co w Pythonie wymagałoby kilku linijek kodu.

📌 Dla wielu analityków to jak szkicownik – miejsce na szybkie przemyślenia i testy.

✅ 2. Excel to język, który rozumie cały biznes

Jedną z największych zalet Excela jest to, iż wszyscy go znają – nie tylko analitycy. Pracownicy działu finansów, marketingu, sprzedaży, logistyki… Dla nich Excel to często domyślne narzędzie do pracy z danymi.

Dlaczego to takie ważne?

  • Nie musisz tłumaczyć, jak działa dashboard – po prostu wysyłasz plik, który każdy otworzy i zrozumie.
  • Excel ułatwia komunikację między zespołami – nie potrzebujesz dodatkowych szkoleń czy wdrożeń.
  • Jeśli Twoje dane mają trafić „do biznesu”, to w 9 przypadkach na 10 i tak skończą w Excelu.

📌 Nie wszystko trzeba w nim robić – ale dobry analityk wie, kiedy warto po niego sięgnąć.

Zostań analitykiem danych – dołącz do KajoDataSpace!

Najlepsza ścieżka do zawodu analityka danych. Dostęp do pełnych wersji kursów online z Excela, SQLa, Tableau i Pythona z certyfikatami + specjalistycznych webinarów z PowerBI.

Ekskluzywana ale pomagająca sobie społeczność.
Ponad 61 godzin materiałów video.
Spotkania LIVE co miesiąc.
Mój osobisty mentoring.

✅ 3. Excel potrafi o wiele więcej, niż się wydaje

Wielu analityków uważa Excela za „podstawowy”, bo znają tylko SUMĘ i PROCV. Ale Excel ma drugie oblicze – i w rękach ogarniętej osoby może robić rzeczy, które naprawdę imponują.

Co potrafi zaawansowany Excel?

  • Power Query – potężne narzędzie do transformacji danych (łączenie, czyszczenie, pivotowanie).
  • Model danych + Power Pivot – możliwość tworzenia relacji, agregacji, metryk i KPI bez potrzeby SQL.
  • Zaawansowane formuły, tabele przestawne, Solver, dodatki BI – czyli wszystko, czego potrzebujesz do raportowania i analizy.
  • Połączenia z bazami danych, API, Power BI – Excel to też część większego ekosystemu.

📌 To nie zabawka – to pełnoprawne narzędzie do zaawansowanej analizy danych.

✅ 4. Excel uczy myślenia logicznego i strukturalnego

Excel zmusza Cię do myślenia w strukturze: wiersze, kolumny, zależności, reguły. To właśnie to podejście przenosi się potem na SQL, Pandasa czy pracę z modelami danych.

Dlaczego to ważne dla rozwoju?

  • Excel to pierwszy krok w myśleniu tabelarycznym – fundament dla nauki dalszych narzędzi.
  • Dzięki niemu uczysz się takich koncepcji jak: grupowanie, łączenie danych, agregacja, filtrowanie – intuicyjnie.
  • Pomaga zrozumieć logikę transformacji danych i pracy na zbiorach.

📌 choćby jeżeli potem pracujesz w Pythonie czy SQL – Excel buduje Ci silny fundament analityczny.

Zapisz się do
newslettera

🎁 i zgarnij darmowe bonusy:

Poradnik Początkującego Analityka

Video - jak szukać pracy w IT

Regularne dawki darmowej wiedzy, bez spamu

Zgadzam się na przetwarzanie moich danych osobowych przez KajoData Kajo Rudziński w celu realizacji usługi newsletter, a tym samym wysyłania mi informacji o produktach blogowych, usługach, lub nowościach, zgodnie z polityką prywatności. Wiem, iż zgodę tę mogę w każdej chwili cofnąć.
Zapisuję się Loading...

Dzięki! To nie koniec...

...pamiętaj, by teraz wejść na maila i potwierdzić subskrybcję 🙂 Jeżeli nic nie doszło, to sprawdź skrzynkę ze spamem.
* * * Gdy potwierdzisz newsletter, dostaniesz ostateczne potwierdzenie i obiecane prezenty w kolejnym mailu 🙂

✅ 5. Excel to ostatni etap wielu procesów analitycznych

Nawet jeżeli cała analiza powstaje w Pythonie, dane są w chmurze, a wizualizacja w Tableau… na końcu i tak często ktoś poprosi o Excela. I to nie jest nic złego – to realny element workflow.

Dlaczego warto to zrozumieć (i zaakceptować)?

  • W wielu firmach ostateczna wersja danych trafia do Excela, bo tam trafiają komentarze, zmiany i finalne decyzje.
  • Umiejętność przygotowania danych z myślą o dalszym użyciu w Excelu to konkretna wartość dla zespołu.
  • Kontroling, finanse, zarząd – wszyscy pracują na Excelu, choćby jeżeli wcześniej używasz innych narzędzi.

📌 Excel to nie konkurencja dla SQL czy Pythona – to ostatnia mila danych, której nie można ignorować.

Najlepsze kursy z analizy danych – Excel, SQL, Tableau, Python i więcej!

Chcesz opanować Excela i tworzyć dynamiczne raporty jak profesjonalista? Naucz się SQL-a i wyciągaj najważniejsze dane prosto z baz danych! Odkryj moc Pythona w automatyzacji i analizie danych. A może wizualizacje? Tableau pozwoli Ci zamienić surowe liczby w czytelne wykresy i dashboardy. Dołącz do kursów KajoData i podnieś swoje umiejętności na nowy poziom!

💡 Podsumowanie – Excel to nie przeszłość, to podstawa

Excel ma swoje ograniczenia – to prawda. Ale to nie znaczy, iż nie warto go znać. Wręcz przeciwnie – jeżeli chcesz być skutecznym i wszechstronnym analitykiem danych, to dobrze ogarnięty Excel to Twoja przewaga konkurencyjna.

To nie relikt przeszłości. To uniwersalne, elastyczne narzędzie, które sprawdza się zarówno na początku, jak i na końcu procesu analizy danych. A umiejętność jego świadomego i zaawansowanego wykorzystania – to cecha prawdziwego specjalisty.

Wolisz czytać po angielsku? No problem!

Inne interesujące artykuły:

  • AI nie zabierze Ci pracy. Zabierze Ci samotność.
  • 5 błędów statystycznych, które popełniają analitycy danych
  • Kim jest Data Analytics Engineer i czy to przyszłość analizy danych?

Autorem artykułu jest Kajo Rudziński – analytical data architect, uznany ekspert w analizie danych, twórca KajoData oraz społeczności dla analityków KajoDataSpace.

To tyle w tym temacie. Analizujcie w pokoju!

Podobał Ci się ten artykuł 🙂?
Podziel się nim w Social Mediach 📱
>>> udostępnij go na LinkedIn i pokaż, iż codziennie uczysz się czegoś nowego
>>> wrzuć go na Facebooka, to się może przydać któremuś z Twoich znajomych
>>> Przypnij sobie tą stronkę to zakładek, może się przydać w przyszłości

Wolisz oglądać 📺 niż czytać – nie ma problemu
>>> Obserwuj i oglądaj KajoData na YouTube

Idź do oryginalnego materiału