สเปรดชีตเป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับจัดการและคำนวณข้อมูลจำนวนมาก อย่างไรก็ตามตัวเลือกที่ดีกว่าอาจใช้ภาษาโปรแกรม จูเลีย.
ในปี 2010 นักเศรษฐศาสตร์ของมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด XNUMX คนคือคาร์เมนไรน์ฮาร์ทและเคนเน็ ธ โรกอฟฟ์ได้ตีพิมพ์บทความสองเรื่องที่นักการเมืองใช้ทั่วโลกเพื่อสนับสนุนแผนความเข้มงวด
Reinhardt และ Rogoff แย้งว่าการเติบโตทางเศรษฐกิจที่แท้จริงโดยเฉลี่ยช้าลง (ลดลง 0,1%) เมื่อหนี้ของประเทศเพิ่มขึ้นเป็นมากกว่า 90% ของผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ (GDP) อย่างไรก็ตามเมื่อใช้ Microsoft Excel พวกเขาทำผิดพลาดง่ายๆและส่งผลร้ายแรง
นักเศรษฐศาสตร์ไม่ได้เลือกทั้งแถวเมื่อเฉลี่ยตัวเลขการเติบโต - พวกเขาละเว้นข้อมูล จากออสเตรเลียออสเตรียเบลเยียมแคนาดาและเดนมาร์ก การเพิ่มประเทศเหล่านี้ทำให้การลดลง 0,1% เป็นการเติบโตทางเศรษฐกิจโดยเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 0,2%
โดยทั่วไปสเปรดชีตมีปัญหาสามประการ:
- ไม่อนุญาตให้มีการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ได้รับโดยอัตโนมัติและเป็นระบบ
- วิธีการนำเสนอข้อมูลทำให้บุคคลที่สามค้นพบข้อผิดพลาดได้ยากมาก
- พวกเขากระตุ้นให้เกิดพฤติกรรมเชิงกล บางครั้งเพื่อประหยัดเวลาจะมีการคัดลอกและวางสูตรที่ต้องทำการปรับเปลี่ยนซึ่งพวกเขาลืมทำ
อาจเป็นเพราะ การสร้างโปรแกรมเฉพาะบังคับให้คุณให้ความสำคัญกับสิ่งที่ทำหรือเนื่องจากมีความเก่งกาจกว่าสูตรที่ตั้งโปรแกรมไว้ล่วงหน้า ที่สเปรดชีตไม่มีให้ความจริงก็คือ มีการใช้ภาษาโปรแกรมโอเพ่นซอร์สมากขึ้นในทางเศรษฐศาสตร์
โปรแกรมหรือใช้ Excel? ทำไม Julia ถึงดีกว่า Excel
ภาษาโปรแกรม Julia อยู่กับเราอย่างเป็นทางการมาสองปีแล้ว เวอร์ชัน 1.0 ได้รับการเผยแพร่ในเดือนสิงหาคม 2018 หลังจากพัฒนามานานหลายทศวรรษ ยี่สิบสี่เดือนนั้นเพียงพอที่จะทำให้มันเป็นหนึ่งในเครื่องมือหลักสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
Julia เป็นภาษาโปรแกรมประเภทไดนามิกแบบโอเพนซอร์ส แม้ว่าจะสามารถใช้สำหรับการเขียนโปรแกรมทั่วไปได้ แต่ได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงความต้องการของผู้ใช้คอมพิวเตอร์ทางวิทยาศาสตร์และตัวเลขเป็นหลัก Julia สนับสนุนการขนานกันนอกกรอบโดยนำเสนอความขนานหลักสามระดับที่จัดประเภทเป็น Julia coroutines, multithreaded (กำลังทดลองอยู่) และการประมวลผลแบบ multicore หรือแบบกระจาย
ภาษาประเภทไดนามิกคือภาษาที่อนุญาตให้ทำการแก้ไขได้ในขณะที่โปรแกรมกำลังทำงานอยู่
โดยความเท่าเทียมกันเราอ้างถึงวิธีการแก้ปัญหาในวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ประกอบด้วยการแบ่งปัญหาใหญ่ ๆ ออกเป็นปัญหาเล็ก ๆ หลาย ๆ ปัญหาและแก้ปัญหาควบคู่
ข้อดีบางประการของ Julia เหนือ Excel
- เป็นโอเพ่นซอร์สคุณจึงไม่ต้องจ่ายใบอนุญาตราคาแพงเพื่อใช้งาน
- รองรับการใช้งานกับระบบควบคุมเวอร์ชันซึ่งช่วยให้สามารถตรวจสอบงานที่ดำเนินการได้
- เป็นหลายแพลตฟอร์ม สามารถใช้ได้กับเครื่อง Windows, Mac, Linux, FreeBSD และ Docker
- ไม่จำเป็นต้องหันไปใช้ภาษาโปรแกรมอื่น. หากผู้ใช้ต้องการสร้างไลบรารีใหม่เขาสามารถทำได้อย่างสมบูรณ์แบบใน Julia ใน Excel จำเป็นต้องใช้ภาษามาโคร)
- ประสิทธิภาพที่สูงขึ้น. Julia ได้รับการปรับให้เหมาะกับการคำนวณที่เร็วขึ้น
แน่นอนว่ามีปัจจัยอื่น ๆ ที่ต้องพิจารณา ในหลาย ๆ ที่ผู้ใช้ไม่สามารถตัดสินใจได้ว่าจะใช้อะไร. แม้ว่าคอมพิวเตอร์ Windows ทุกเครื่องจะรองรับการเขียนโปรแกรมด้วย Julia แต่ก็มีแนวโน้มว่าคุณจะต้องแชร์ข้อมูลนั้นกับผู้อื่นที่ปฏิเสธที่จะหยุดใช้ Excel อย่างไรก็ตาม Julia มีไลบรารีที่อนุญาตให้คุณนำเข้าและส่งออกข้อมูล Excel ได้
ประการที่สองคือเส้นโค้งการเรียนรู้. การกรอกข้อมูลในผู้ช่วยไม่เหมือนกับการสร้างโปรแกรม ไม่ต้องพูดถึงว่ามีเอกสารเกี่ยวกับวิธีการทำบางสิ่งใน Excel มากกว่าที่มีใน Julia
แม้กระทั่งทุกวันนี้วิทยาลัยและมหาวิทยาลัยยังคงสอนการใช้ Excel สำหรับการคำนวณทางธุรกิจและการเขียนโปรแกรมเป็นหัวข้อที่ไม่ต้องใช้ความพยายาม ด้วยการใช้ภาษาอย่าง Julia ไม่เพียง แต่นักเรียนจะได้รับความซื่อสัตย์ในสิ่งที่เรียนเท่านั้น นอกจากนี้พวกเขายังควรเตรียมพร้อมสำหรับโลกที่การตีความข้อมูลเป็นทักษะที่สำคัญ
ฉันจะเรียนรู้การเขียนโปรแกรมกับ Julia ได้อย่างไร
สวัสดี. ฉันให้ลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลสองสามรายการเป็นภาษาสเปน
https://mauriciotejada.com/programacionjulia/
https://introajulia.org/
ก่อนที่จะไปใช้ R Python หรือ Julia ...
การใช้ฐานข้อมูลเช่น Libre Office BASE เป็นตัวเลือกที่ดีกว่าการใช้สเปรดชีต
สาเหตุที่ใช้ Excel เป็นเพราะ MS ลบ Access ออกจากแพ็คเกจพื้นฐานและเนื่องจากไม่ได้ใช้ FOSS ฐานข้อมูลจึงไม่ได้รับการสอนเมื่อเป็นประเภทของโปรแกรมที่สำคัญที่สุดใน บริษัท ต่างๆ
ฉันอ่านมาประมาณเจ็ดปีแล้วว่า Julia กำลังจะปฏิวัติการวิเคราะห์ข้อมูลแทนที่ R ในสถาบันการศึกษาและใน R&D ทางธุรกิจ อย่างไรก็ตามฉันยังไม่เห็นว่ามันจะจบลงทั้งๆที่ทุกคนพูดภาษานี้กันมาก