Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Мосты между мирами: зачем аналитику знакомство с SQL и Python? Первый взгляд.

Ранее в своем телеграмм-канале (который есть ли смысл сейчас в 2026 вести...) я рассуждала на тему, что не Excel-ем единым жив аналитик тире "любой специалист, работающий с данными.
Конечно, Excel это лучшее, что придумало человечество самый универсальный инструмент для работы с данными, но - он имеет некоторые ограничения.
Давайте честно: Excel любят все. Он есть на каждом компьютере, в нём
Оглавление

Ранее в своем телеграмм-канале (который есть ли смысл сейчас в 2026 вести...) я рассуждала на тему, что не Excel-ем единым жив аналитик тире "любой специалист, работающий с данными.

Конечно, Excel это лучшее, что придумало человечество самый универсальный инструмент для работы с данными, но - он имеет некоторые ограничения.

Почему Excel - король, но не бог

Давайте честно: Excel любят все. Он есть на каждом компьютере, в нём можно быстро посчитать проценты, построить график и сделать сводную. Для 80% задач Excel действительно закрывает вопрос.

Но есть 20%, где он превращается из помощника в каменный мешок.

И дело не в том, что Excel какой-то недостаточно профессиональный. Просто он создавался для интерактивной работы «ручками», а не для автоматизации и больших данных.

Вот примеры, где Excel "не тянет":

  • Вы анализируете транзакции интернет-магазина - 2 млн. строк.
Помним про ограничения на листе Excel чуть более 1 млн. строк

  • Вам нужно постоянно обновлять отчет, для которого выгружаются однотипные данные из базы.
Есть у нас один SQL-скриптик, в котором мы меняем даты, запускаем в редакторе, сохраняется xlsx-файл... копируем его (если он поместился на лист...) в наш отчет, обновляем сводные таблицы... Еще и протягиваем какие-то формулы в дополнительных столбцах.

  • Нужно, чтобы отчет обновлялся "сам".
Например, в воскресенье (а по выходным вы на даче пьете пиво). Или пока вы едите борщ на обеде.

Что же делать? Признать, что Excel не всесилен и смириться с этими ограничениями.

Шутка.

Нужно понять, что Excel может быть только частью системы инструментов. Одним из, но не единственным.

Именно здесь на сцену выходят лучшие друзья Excel - SQL и Python. Они забирают на себя то, с чем Excel не справляется, а отдают результат обратно — в удобном, привычном формате.

Главное, что нужно понять и принять: эти инструменты работают и по отдельности. Но если мы говорим про автоматизацию работы с большими данными, то наилучшим решением будет использовать их в тандеме.

Для этого нужно научиться строить "мосты" между ними.

Что такое «мост» простыми словами

Мост — это способ передать данные из одного инструмента в другой без копирования файлов руками и без потери качества.

Пример плохого «моста» (без моста):

✅ Выгрузил отчёт из SQL в CSV → открыл в Excel → скопировал 100 000 строк вручную → Python не видит этот файл → снова сохраняешь вручную.

Пример хорошего моста:

✅ Вы написали в Python запрос к SQL → данные приехали в датафрейм → вы их обработали → отправили результат в Excel-файл одной командой. Всё автоматически.

Какие бывают "мосты"

На самом деле, вариантов "мостов" достаточно много, и для каждого из них понадобятся разные навыки. В этой статье рассмотрим основные.

Мост SQL → Python → Excel

Задача: Посчитать средний чек по каждому региону за последний месяц. Данные — в PostgreSQL.

Без мостов:

Выгружаете CSV → открываете в Excel → 2 млн строк → Excel виснет → game over.

Используем мост:

*здесь маленький спойлер - если вы не знакомы с SQL и/или Python, не пугаемся незнакомых "шифров", внутри скриптов есть пояснения.

-2

Мост Excel (Power Query) → SQL

Когда Excel тянет данные из SQL сам через Power Query.

Задача: Менеджеры хотят сами обновлять отчёт по продажам, не трогая Python.

Мост SQL → Excel через Power Query:

1. В Excel → вкладка Данные Получить данныеИз базы данныхИз SQL Server

2. Пишите запрос:

-3
  1. Нажимаете Загрузить.

Теперь менеджеры жмут Обновить всё — Excel сам бежит в SQL.

✅ Это тоже мост, но без Python.

Можно еще добавить автоматизации и заставить планировщик Windows обновлять ваш файл по расписанию.

Мост Excel → Python → SQL (→ Excel)

Задача: У вас "грязный" Excel-файл от поставщика. Нужно:

  • очистить и преобразовать его в Python
  • записать в SQL, добавив данные в таблицу в базе
-4

Почему в заголовке указано (→ Excel) в скобках?

Потому что далее мы можем воспроизвести предыдущий вариант моста, подключиться к таблице SQL через Power Query.

Вместо заключения

Честно? На практике я редко встречала аналитиков, которые по-настоящему используют все три моста. Чаще всего живут в одной из двух связок: Python ↔ SQL или SQL ↔ Excel. А в самом грустном (и, увы, нередком) случае — не используют вообще ничего, кроме ручного копирования и молитвы.

Но этот канал — про эффективную лень. А значит, я буду топить за то, чтобы мосты работали на вас, а не вы на них.

Потому что настоящий ленивый аналитик не делает лишних движений. Он просто один раз строит конвейер — и получает результат всегда вовремя.

P.S Завела канал в MAX Ленивый аналитик, там будут выходить не только анонсы статей, но и дополнительные материалы, все так же, как в канале в ТГ.