Excelをプログラムまたは使用しますか？ スプレッドシートの使用をやめる理由

スプレッドシートは、大量のデータを操作および計算するための広く普及しているツールです。 ただし、プログラミング言語を使用する方が良いかもしれません。 ジュリア.

2010年、ハーバード大学の二人の尊敬される経済学者、カルメン・ラインハートとケネス・ロゴフは、緊縮財政計画を支持するために世界中の政治家によって使用されたXNUMXつの論文を発表しました。

ラインハルト氏とロゴフ氏は、国の債務が国内総生産（GDP）の0,1％を超えた場合、平均実質経済成長が鈍化（90％減）すると主張した。 しかし、Microsoft Excel を使用しているときに、重大な結果をもたらす単純な間違いを犯しました。

経済学者は成長率の数値を平均するときに行全体を選択せず​​、データをスキップした オーストラリア、オーストリア、ベルギー、カナダ、デンマークから。 これらの国を合計すると、0,1%の減少が平均0,2%の経済成長に転じた。

一般に、スプレッドシートには次の XNUMX つの問題があります。

• 取得したデータを自動的かつ体系的に検証することはできません。
• 情報の提示方法により、第三者が間違いを発見することが非常に困難になります。
• それらは機械的な行動を奨励します。 時間を節約するために、修正が必要な数式をコピーして貼り付けますが、それを忘れてしまうことがあります。

たぶん、だから 特定のプログラムを作成するには、何が行われているか、または事前にプログラムされた式よりも汎用性があるため、より注意を払う必要があります。 スプレッドシートでは提供できないことですが、真実は次のとおりです。 経済科学では、ますます多くのオープンソース プログラミング言語が使用されています。

プログラミングですか、それとも Excel を使用していますか? Julia が Excel よりも優れている理由

Julia プログラミング言語が正式に使用されてから 1.0 年になります。 そのバージョン 2018 は、XNUMX 年の開発期間を経て、XNUMX 年 XNUMX 月に公開されました。 この XNUMX か月は、それをデータ分析の主要ツールの XNUMX つに変えるのに十分でした。

Julia は、オープンソースの動的型付けプログラミング言語です。 一般的なプログラミングに使用できますが、科学計算および数値計算のユーザーのニーズを念頭に置いて設計されています。 Julia はすぐに使える並列処理をサポートしており、Julia コルーチン、マルチスレッド (現在実験中)、およびマルチコアまたは分散処理として分類される XNUMX つの主要な並列処理レベルを提供します。

動的型付け言語とは、プログラムの実行中に変更を加えることができる言語です。

並列処理とは、大きな問題をいくつかの小さな問題に分割し、それらを並行して解決することで構成されるコンピューティングの問題解決方法を指します。

Excel に対する Julia のいくつかの利点

• オープンソースです, そのため、使用するために高価なライセンスを支払う必要はありません。
• バージョン管理システムでの使用をサポート、これにより、実行された作業のピアレビューが可能になります。
• それはクロスプラットフォームです。 Windows、Mac、Linux、FreeBSD、Docker マシンで利用できます。
• 別のプログラミング言語に頼る必要はありません。 ユーザーが新しいライブラリを作成する必要がある場合は、Julia で完全に作成できます。 Excel ではマクロ言語を使用する必要があります)
• レンディミエント市長。 Julia は計算を高速化するために最適化されています。

もちろん、考慮すべき要素は他にもあります。 多くの場所では、ユーザーは何を使用するかを決定できません。 たとえ Windows コンピューターが Julia でのプログラミングをサポートしていたとしても、Excel の使用をやめようとしない他のユーザーとそのデータを共有する必要があるでしょう。ただし、Julia には Excel データをインポートおよびエクスポートできるライブラリがあります。

第二に、学習曲線があります。。 アシスタントにデータを入力することは、プログラムを書くことと同じではありません。 言うまでもなく、Excel で何かを行う方法については、Julia よりもはるかに多くのドキュメントがあります。

現在でも、大学ではビジネス計算やプログラミングに Excel を使用することが、特別科目として教えられ続けています。 Julia のような言語を使用すると、生徒は学習している内容が完了したという感覚を得ることができるだけではありません。 また、データ解釈が重要なスキルとなる世界への備えも良くなります。