Програмувати чи використовувати Excel? Навіщо припиняти використання електронних таблиць

Електронні таблиці - це популярний інструмент для обробки та обчислення великих обсягів даних. Однак кращим варіантом може бути використання мови програмування Юлія.

У 2010 році дві шановані економісти Гарвардського університету Кармен Рейнхарт та Кеннет Рогофф опублікували дві статті, які були використані в усьому світі політиками для підтримки планів жорсткої економії.

Рейнхардт і Рогофф стверджували, що середнє реальне економічне зростання сповільнюється (знижується на 0,1%), коли борг країни зростає до понад 90% валового внутрішнього продукту (ВВП). Однак, використовуючи Microsoft Excel, вони допустили просту помилку з серйозними наслідками.

Економісти не вибрали весь рядок, коли усереднювали показники зростання - вони опустили дані з Австралії, Австрії, Бельгії, Канади та Данії. Додавши ці країни, зниження на 0,1% перетворилося на середнє зростання економічного зростання на 0,2%.

Загалом у електронних таблиць є три проблеми:

• Вони не дозволяють здійснювати автоматичну та систематичну перевірку отриманих даних.
• Спосіб подання інформації вкрай ускладнює виявлення помилок для третіх сторін.
• Вони заохочують механічну поведінку. Іноді для економії часу формули копіюються та вставляються, до яких потрібно внести зміни, про що вони забули зробити.

Може тому, що створення конкретної програми змушує вас приділяти більше уваги тому, що ви робите, оскільки вони мають універсальність, ніж заздалегідь запрограмовані формули що таблиці не надають, правда в тому все більше і більше мов програмування з відкритим кодом використовується в економіці.

Програмувати чи використовувати Excel? Чому Джулія краща за Excel

Мова програмування Julia офіційно існує вже два роки. Його версія 1.0 була опублікована в серпні 2018 року після десятиліття розробки. Цих двадцяти чотирьох місяців було достатньо, щоб зробити його одним з основних інструментів для аналізу даних.

Джулія - ​​це мова програмування з динамічним типом з відкритим кодом. Хоча його можна використовувати для загального програмування, він був розроблений з урахуванням потреб користувачів наукових та числових обчислень. Джулія підтримує паралелізм нестандартно, пропонуючи три основні рівні паралелізму, які класифікуються як спільні програми Джулії, багатопотокові (в даний час експериментальні) та багатоядерні або розподілені обробки.

Мови динамічного типу - це ті, які дозволяють вносити зміни під час роботи програми.

Під паралелізмом ми маємо на увазі спосіб вирішення комп’ютерних задач, який полягає у розподілі великих задач на кілька менших та їх паралельному вирішенні.

Деякі переваги Джулії перед Excel

• Це відкритий код, тому вам не доведеться платити дорогі ліцензії, щоб користуватися ним.
• Підтримує використання з системою контролю версій, що дозволяє експертну перевірку проведеної роботи.
• Це багатоплатформність; він доступний для машин Windows, Mac, Linux, FreeBSD та Docker.
• Не потрібно вдаватися до іншої мови програмування. Якщо користувачеві потрібно створити нові бібліотеки, він може це чудово зробити в Джулії. В Excel необхідно вдаватися до мови макросів)
• Вища продуктивність. Джулія оптимізована для швидших обчислень.

Звичайно, слід враховувати й інші фактори. У багатьох місцях користувач не може вирішити, що використовувати. Хоча будь-який комп’ютер з Windows підтримує програмування з Джулією, цілком ймовірно, що вам доведеться ділитися цими даними з іншими людьми, які відмовляються припинити користуватися Excel. Однак у Джулії є бібліотеки, що дозволяють імпортувати та експортувати дані з Excel.

По-друге, це крива навчання. Заповнити дані в асистенті не однаково, ніж створити програму. Не кажучи вже про те, що існує набагато більше документації про те, як щось робити в Excel, ніж у Джулії.

Навіть сьогодні коледжі та університети продовжують викладати використання Excel для ділових розрахунків та програмування як невід'ємну тему. Завдяки використанню таких мов, як Джулія, школярі не лише відчували б цілісність у тому, що вони вивчають. Вони також були б краще підготовлені до світу, де інтерпретація даних буде критичною навичкою.