کدام زبان برنامه‌نویسی برای تحقیقات اقتصادی بهتر است؟
کدام زبان برنامه‌نویسی برای تحقیقات اقتصادی بهتر است؟
بررسی دنیای پیچیده اقتصاد امروز، به ابزارهای قدرتمند و زبان‌های برنامه‌نویسی پیشرفته‌ای نیاز دارد که توانایی پردازش و تحلیل داده‌های سنگین را داشته باشند.
فهرست خبر اقتصادی کدام زبان برنامه‌نویسی برای تحقیقات اقتصادی بهتر است؟

این روزها استفاده از ابزارها و زبان‌های R، Python، Stata، MATLAB و Julia در زمینه تحقیقات اقتصادی بسیار مرسوم است؛ اما کدام یک از این کارآمدتر هستند؟ چه ویژگی‌هایی باعث می‌شود یک زبان برنامه‌نویسی، برای این نوع تحقیقات مناسب باشد؟ استفاده از کدام مورد، نتایج دقیق‌تر و قابل اعتماد‌تری خواهد داشت؟ آیا پایتون، واقعا برای تحقیقات اقتصادی کارآمدتر از سایر زبان‌هاست؟

با ما همراه باشید تا به تمام این سوال‌ها پاسخ دهیم.

پایتون چیست؟

حتی اگر خیلی کم با دنیای برنامه‌نویسی و کدها آشنایی داشته باشید، احتمالا تاکنون بارها نام پایتون به گوشتان خورده است. این زبان برنامه‌نویسی، در دسته زبان‌های سطح بالا (High-level Programming Language به زبان‌هایی گفته می‌شود که به زبان انسانی نزدیکترند و درک و نوشتن‌شان برای ما خیلی ساده است) و چندمنظوره قرار می‌گیرد.

پایتون، قابلیت‌های بسیار زیادی دارد و در عین حال، قواعد و ساختارهای کدنویسی آن بسیار ساده هستند. این زبان از کتابخانه‌های متنوعی برای تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و محاسبات علمی پشتیبانی می‌کند؛ به همین دلیل هم از پایتون، به‌عنوان محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی یاد می‌شود.

از جمله کاربردهای این زبان، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

  • توسعه وب و نرم‌افزار
  • علوم داده (Data Science)
  • یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • اینترنت اشیا (IoT)
  • توسعه هوش مصنوعی
  • تحلیل داده‌ها
  • محاسبات علمی و عددی
  • اسکریپت‌نویسی
  • شبکه و امنیت

با توجه به کاربردهای متنوع این زبان، سایت‌ها و برنامه‌های زیادی وجود دارند که با پایتون کدنویسی شده‌اند. این نوع سایت‌ها و برنامه‌ها، در صورتی که روی هاست پایتون میزبانی شوند، نسبت به سایت‌ها و برنامه‌های دیگر عملکرد سریع‌تر و بهتری خواهند داشت.

کاربرد پایتون در تحقیقات اقتصادی

حالا که متوجه شدید پایتون چیست و چه کاربردی دارد، بهتر است بدانید که از آن به‌عنوان یک ابزار تحلیل و تحقیق اقتصادی پیشرفته نیز استفاده می‌شود.

این زبان، قدرت بالایی در تحلیل داده‌ها دارد و می‌تواند بهترین انتخاب برای پژوهشگران اقتصادی باشد.

از جمله کاربردهای مهم پایتون در تحقیقات اقتصادی، می‌توانیم موارد زیر را نام ببریم:

مصور‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها

مصورسازی داده ها در پایتون

پیش از انجام تجزیه و تحلیل داده‌ها در تحقیقات اقتصادی، لازم است اطلاعات به‌درستی جمع‌آوری و منظم شوند. در حقیقت، تبدیل داده‌های خام به یک فرمت قابل استفاده، چیزی است که تحلیلگران اقتصادی به‌شدت به آن نیاز دارند.

با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های مختلف،‌ می‌توان در پایتون داده‌ها را تحلیل کرد و سپس، آن‌ها را به‌صورت گرافیکی، مصورسازی کرد. پایتون ابزارهای متنوعی برای تحلیل داده‌ها دارد. این تحلیل‌ها می‌تواند به شکل آمار توصیفی، آزمون‌های آماری، مدل‌سازی رگرسیون یا تحلیل‌های سری زمانی باشد.

کتابخانه‌های مشهور پایتون از جمله Matplotlib، Seaborn و Plotly برای مصورسازی در تحقیقات اقتصادی بسیار کارآمد هستند. با استفاده از این ابزارها، می‌توان داده‌ها را به شکل نمودار خطی، هیستوگرام، پراکندگی، جعبه‌ای، خطی تعاملی یا میله‌ای تعاملی نشان داد.

به‌طورکلی، مصورسازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها در پایتون، به محققان کمک می‌کند داده‌ها را به شکل دقیق‌تری تحلیل کنند، درک داده‌ها و اطلاعات خام برایشان راحت‌تر باشد و در نهایت در تصمیم‌گیری‌های اقتصادی دقت بیشتری داشته باشند.

مدل‌سازی و شبیه‌سازی

پایتون یک زبان بسیار ساده و تطبیق‌پذیر است؛ به همین دلیل، تحلیلگران اقتصادی ترجیح می‌دهند برای ساخت مدل‌های اقتصادی مختلف، از آن استفاده کنند.

در اقتصاد، مدل‌های پیچیده زیادی وجود دارند که اغلب، دارای الگوهای تکرارشونده هستند. این مدل‌ها، برای تجزیه و تحلیل سناریو و ارزیابی سیاست‌های اقتصادی اهمیت زیادی دارند. با این حال، مدل‌سازی الگوهای پیشرفته و شبیه‌سازی رفتارهای اقتصادی پیچیده، بدون ابزارهای دقیق،‌ کاری دشوار و زمان‌بر است.

پایتون، با استفاده از کتابخانه‌هایی همچون Pyomo و Gekko، به بهینه‌سازی و تحلیل مسائل پیچیده کمک خواهد کرد. ساخت مدل‌های ریاضی، شبیه‌سازی مونت کارلو، شبیه‌سازی سیستم‌های پویا و بصری‌سازی نتایج در پایتون، باعث ایجاد درک بهتر از رفتارهای تکرارشونده اقتصادی می‌شود و در نهایت، تصمیم‌های اصولی‌تری را در این حوزه رقم می‌زند.

مدل‌سازی آماری

مدلسازی آماری با پایتون

در دنیای اقتصاد، متغیرهای زیادی وجود دارند که با تاثیر بر یکدیگر، اتفاقات مختلفی را رقم می‌زنند. تحلیل این نوع متغیرها و درک روابط بین آن‌ها، به پیش‌بینی روند‌های آینده کمک خواهد کرد. در این راستا، محققان به مدل‌سازی‌های آماری نیاز دارند تا در تحلیل داده‌ها، تخمین مدل‌های پیچیده و تست فرضیات به آن‌ها کمک کند.

پایتون، دارای مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌های مختلف برای مدلسازی آماری است. کتابخانه‌هایی همچون statsmodels، scikit-learn و SciPy، امکانات پیشرفته‌ای برای مدل‌سازی آماری و انجام آزمون‌های مختلف آماری فراهم می‌کنند.
این کتابخانه‌ها، ابزارهای متنوعی برای مدل‌سازی رگرسیون، تحلیل سری زمانی، تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) و روش‌های دیگر آماری ارائه می‌دهند و در تحلیل‌ روابط اقتصادی، بسیار مفید هستند.

ماشین لرنینگ (یادگیری ماشین)

ماشین لرنینگ می‌تواند برای پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی مانند نرخ تورم، رشد GDP، نرخ بیکاری و قیمت سهام استفاده شود. همچنین برای کارهایی همچون دسته‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید و ترجیح‌های آنان، می‌توان از یادگیری ماشین کمک گرفت. حتی تحلیل وضعیت کلی بازار با استفاده از تحلیل داده‌های متنی اخبار و شبکه‌های اجتماعی با استفاده از یادگیری ماشین امکان‌پذیر است.

در پایتون، کتابخانه‌هایی همچون TensorFlow و PyTorch وجود دارد که به اقتصاددانان کمک می‌کند با استفاده از یادگیری ماشین،‌ مدل‌های پیش‌بینی‌کننده ایجاد کنند.

شناسایی الگوها در بازارهای مالی، تشخیص ناهنجاری‌های موجود در داده‌ها، تحلیل احساسات رسانه‌ای درباره وضعیت اقتصاد و پیش‌بینی متغیرهای اقتصادی موثر، با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های آن به‌راحتی امکان‌پذیر است.

جمع‌آوری داده‌ها

اقتصاددانان برای پیش‌بینی دقیق وضعیت اقتصادی و تحقیقات اصولی، نیاز به جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف دارند. این نوع داده‌ها، در منابع مختلف پراکنده هستند و جمع‌آوری آن‌ها به‌صورت دستی، می‌تواند زمان، هزینه و انرژی زیادی را تلف کند.

کتابخانه‌های پایتون مانند BeautifulSoup و Scrapy، برای جمع‌آوری داده‌های اقتصادی از منابع آنلاین بسیار مفید خواهند بود. پژوهشگران اقتصادی با کمک این کتابخانه‌های پایتون، می‌توانند داده‌های اقتصادی مد نظر خود را از وب‌سایت‌ها، APIها، شبکه‌های اجتماعی و سایر منابع آنلاین جمع‌آوری کنند.

داده‌هایی که از این راه جمع‌آوری می‌شوند، برای اشراف بیشتر به شاخص‌های اقتصادی، داده‌های بازار‌های مالی و درک بهتر احساسات اقتصادی بازار در رسانه‌های اجتماعی مفید خواهند بود.

آیا پایتون بهترین زبان برای تحقیقات اقتصادی است؟

انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای تحقیقات اقتصادی، بستگی به نیازها و اهداف پژوهشگر دارد. در این بخش می‌خواهیم زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف را بر اساس چندین فاکتور مهم مقایسه و بررسی کنیم و ببینیم کدام یک بهترین زبان برنامه‌نویسی برای تحقیقات اقتصادی است.

۱. کیفیت زبان

یکی از مواردی که در انتخاب زبان مناسب برای تحقیقات اقتصادی باید به آن توجه کنید، این است که زبان مورد نظر شما به شکل ذاتی، برای محاسبات عددی طراحی شده است یا نه.

پایتون این روزها برای محاسبات عددی مختلف استفاده می‌شود، اما در آغاز راه خود به‌عنوان یک زبان برنامه‌نویسی عمومی برای مدیریت فایل و پردازش متن شروع به کار کرد. این در حالی است که زبان‌هایی مانند MATLAB، R و Julia در ذات خود برای محاسبات عددی و مهندسی طراحی شده‌اند.

با این حال، پایتون از نظر کیفیت زبان همچنان یک گزینه قابل اعتماد برای پژوهش‌های اقتصادی به شمار می‌رود.

از سویی دیگر، این زبان دارای مجموعه گسترده‌ای از کتابخانه‌های مختلف است و به‌راحتی با کتابخانه‌های خارجی تعامل برقرار می‌کند. پایتون همچنین یکپارچگی بالایی با کتابخانه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دارد؛ به همین دلیل، به محققان اقتصادی امکان می‌دهد تا از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده استفاده کنند؛ این موضوع به افزایش دقت پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌های اقتصادی کمک می‌کند.

به طور کلی اگر بخواهیم بر اساس ذات عددی زبان‌ها آن‌ها را رتبه‌بندی کنیم، اولین گزینه جولیا و آخرین گزینه پایتون است؛ با این حال، پایتون به دلیل سادگی و خوانایی کدها، اکوسیستم گسترده و کتابخانه‌های تخصصی، پشتیبانی قوی از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، انعطاف‌پذیری بالا و امکان تکرارپذیری و بازبینی نتایج تحقیقات، هنوز هم یک زبان باکیفیت برای پژوهش‌های اقتصادی به شمار می‌رود.

۲. سرعت اجرا

یکی از مواردی که برای پژوهش اقتصادی باید به آن توجه داشته باشید، این است که پایتون به خودی خود کندتر از زبان‌هایی مانند Julia و MATLAB است. البته با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند NumPy و Cython می‌توان سرعت محاسبات را تا حد زیادی افزایش داد.

با این حال، برای محاسبات عددی سنگین، پایتون همچنان ممکن است کندتر از سایر موارد باشد. زبان R نیز مانند پایتون، در محاسبات سنگین کمی کند عمل می‌کند، اما ابزارها و کتابخانه‌هایی دارد که می‌توانند به بهبود کارایی کمک کنند. بنابراین اگر قصد کارهای پیچیده را دارید و سرعت انجام کار برایتان مهم است، بهتر است سراغ گزینه‌های دیگر بروید.

از نظر سرعت محاسبات، Julia و MATLAB گزینه‌های بهتری به شمار می‌روند. Julia به دلیل طراحی اختصاصی برای محاسبات عددی و کامپایل بهینه‌اش، سرعت بالایی در این زمینه دارد. این ابزار برای کارهای محاسباتی سنگین بسیار مناسب است.
MATLAB نیز به دلیل بهینه‌سازی‌های داخلی برای محاسبات سنگین مهندسی و کامپایل کارآمد، در محاسبات عددی سریع عمل می‌کند. این زبان، برای پژوهش‌های علمی سنگین و پیچیده، گزینه‌ای ایدئال است.

به طور کلی، سرعت Julia از سایر موارد بیشتر است و درباره باقی زبان‌ها، می‌توان گفت سرعت اجرا و پردازش داده‌ها، تا حد زیادی بستگی به مهارت و تسلط شخص پژوهشگر دارد. در صورتی که پژوهشگر، به کتابخانه‌های مختلف مسلط باشد و بتواند در شرایط مختلف، به درستی از آن‌ها کمک بگیرد، پایتون هم می‌تواند سرعت خوبی داشته باشد.

۳. کتابخانه‌ها

پایتون دارای یک مجموعه بزرگ و متنوع از کتابخانه‌هاست که برای تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین بسیار مفید هستند. کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy، SciPy، statsmodels و scikit-learn ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل‌های اقتصادی فراهم می‌کنند. همچنین، کتابخانه‌های بصری‌سازی مانند Matplotlib، Seaborn و Plotly به ایجاد نمودارها و گراف‌های حرفه‌ای کمک می‌کنند.

در مقابل پایتون، R رقیب بسیار قدرتمندی به شمار می‌آید. از آنجایی که زبان R، به طور خاص برای تحلیل‌های آماری و داده‌کاوی توسعه یافته است، دارای کتابخانه‌های گسترده‌ای برای بصری‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌هاست. این زبان در زمینه تحلیل‌های آماری تخصصی و پیچیده بسیار قدرتمند است؛ با این حال به دلیل پیچیدگی زبان، عموما برای تحلیل‌های ساده تا متوسط سراغ آن نمی‌روند.

گزینه بعدی محققان اقتصادی از نظر تنوع کتابخانه‌ها، Julia است. این زبان، دارای کتابخانه‌های علمی خوبی است، اما کتابخانه‌های آن به اندازه پایتون و R کامل و گسترده نیست. به همین دلیل ممکن است در بخش‌هایی از تحقیقات اقتصادی، به اندازه کافی کارآمد نباشد.

در آخر، MATLAB یک زبان تخصصی برای محاسبات عددی و مهندسی است. این زبان دارای مجموعه‌ای قدرتمند از توابع و ابزارهاست که برای تحلیل داده‌ها و مدل‌سازی از آن‌ها استفاده می‌شود. با این حال، از آنجایی که متلب یک زبان پولی است، ممکن است همه پژوهشگران به آن دسترسی نداشته باشند.

بنابراین، پایتون تنها گزینه‌ای است که کتابخانه‌های بسیار گسترده و متنوعی دارد، برای انواع داده‌های ساده تا پیچیده قابل استفاده است و از همه مهم‌تر، می‌توان به‌صورت کاملا رایگان از آن استفاده کرد.

۴. کار با داده‌ها

پژوهشگران حوزه اقتصاد با داده‌هایی سروکار دارند که در فرمت‌های مختلف نوشته شده‌اند؛ داده‌هایی به شکل فایل‌های متنی، CSV، پایگاه داده های SQL و noSQL، اکسل یا فرمت‌های اختصاصی دیگر که گاهی کار را برای محققان بسیار دشوار و پیچیده می‌کنند.
به همین دلیل، انتخاب زبانی که بتواند با داده‌های مختلف کار کند، بسیار مهم است.

از نظر کار با داده‌ها، جولیا و R عملکرد ساده‌تر و بهتری نسبت به پایتون دارند. پایتون، کتابخانه‌های گسترده‌ای دارد که می‌توانند با هر نوع داده‌ای منطبق شوند؛ اما کدهای دستوری آن برای تحلیل فرمت‌های مختلف، گاهی بسیار پیچیده و غیرطبیعی می‌شوند. به همین دلیل، اغلب پژوهشگران در این زمینه، ابتدا سراغ جولیا و R می‌روند.

با این حال، عملکرد پایتون در کار با داده‌ها، از MATLAB بهتر است. متلب، یک زبان سنتی و قدیمی است و توانایی بالایی در کار با فرمت‌های مختلف داده‌ها ندارد. به همین دلیل، پایتون با وجود کمی پیچیدگی، هنوز هم امکان کار با فرمت داده‌های مختلف را دارد و به متلب برتری دارد.

۵. گرافیک زبان

در پژوهش‌های اقتصادی، خروجی‌های گرافیکی باکیفیت برای تحلیل داده‌ها و درک بهتر اطلاعات پیچیده، بسیار اهمیت دارند. پایتون از این نظر،‌ یک گزینه محبوب به شمار می‌رود؛ این زبان کتابخانه‌های قدرتمندی همچون Matplotlib، Seaborn و Plotly دارد که برای ایجاد نمودارها و گراف‌های متنوع، بسیار کارآمد هستند. این در حالی است که زبان‌هایی همچون MATLAB، با وجود کیفیت بالای خروجی گرافیک، تنوع کمی در این زمینه دارند.

البته، پژوهشگرانی که به طور مداوم و تخصصی از خروجی‌های گرافیکی برای نمایش داده‌ها کمک می‌گیرند، در بسیاری از موارد، R را به سایر گزینه‌ها ترجیح می‌دهند؛ این زبان، در عین کیفیت بالای خروجی‌های گرافیکی، در این زمینه عملکرد ساده‌تر و سریع‌تری نیز دارد.

بنابراین، اگر قصد دارید در پژوهش‌های اقتصادی خود از مصورسازی و گرافیک کمک بگیرید، R از سایر گزینه‌ها بهتر است؛ اما پایتون، جولیا و متلب هم می‌توانند در بسیاری از موارد به شما کمک کنند.

۶. استفاده آسان

یکی از دلایل بزرگ محبوبیت پایتون بین پژوهشگران اقتصادی، این است که پایتون کدهای بسیار ساده و خوانایی دارد. سینتکس پایتون (یعنی قواعد و ساختارهای کدنویسی آن) برای اغلب افراد قابل فهم هستند و مستندات گسترده آن، باعث می‌شود که حتی مبتدی‌ترین افراد نیز بتوانند به‌راحتی با آن کدنویسی کنند. از آن‌جایی که بسیاری از پژوهشگران اقتصادی، با اصول پیچیده برنامه‌نویسی آشنایی ندارند، این زبان می‌تواند برای آن‌ها گزینه‌ای ایده‌آل باشد.

MATLAB نیز سینتکس ساده و خوانایی دارد؛ اما برخی از ویژگی‌ها و توابع پیشرفته آن ممکن است برای مبتدیان چالش‌برانگیز باشد. به همین دلیل، پژوهشگران نوپا و افرادی که با برنامه‌نویسی پیشرفته آشنایی ندارند، اغلب سراغ این زبان نمی‌روند.

Julia سینتکس ساده‌ای دارد و یادگیری آن نسبتاً آسان است. این زبان تلاش کرده تا بهترین ویژگی‌های پایتون و MATLAB را ترکیب کند. با این حال همانطور که قبلا هم اشاره کردیم، جولیا یک زبان بسیار جدید و نوپاست و امکانات آن، هنوز به اندازه پایتون، متلب و R گسترده نیستند.

آخرین گزینه از نظر سهولت استفاده، R است. این زبان، دارای سینتکس خاص و گاهاً پیچیده‌ای است که ممکن است برای افراد مبتدی یا ناآشنا به برنامه‌نویسی پیشرفته چالش‌برانگیز باشد. اگرچه یادگیری این زبان، برای کسانی که با تحلیل‌های آماری پیچیده سروکار دارند، مفید خواهد بود، اما در کل،‌ استفاده از آن نسبت به موارد دیگر دشوارتر است.

بالاخره برای پژوهش اقتصادی سراغ پایتون بروم یا نه؟

با توجه به نکاتی که در این مقاله گفتیم، قطعا جواب ما به این سوال مثبت است!

اگرچه هر زبانی،‌ مزایا و معایب خاص خود را در پژوهش‌های اقتصادی دارد، اما پایتون، تنها زبانی است که تمام امکانات را در سطوح مختلف در اختیار شما قرار می‌دهد. قطعا هیچ زبانی نمی‌تواند در تمام معیارها صددرصد عالی باشد؛ زیرا هر یک، در برخی موارد عملکرد بهتری دارند.

بهترین کار این است که با توجه به نیازها و اهداف پژوهشی خود، بهترین گزینه را انتخاب کنید. پایتون برای کسانی که به دنبال کدهای دستوری ساده، مصورسازی داده‌ها، مدلسازی آماری دقیق، جمع‌آوری داده از منابع مختلف و استفاده از یادگیری ماشین در پژوهش‌های خود هستند، یک گزینه ایده‌آل به شمار می‌رود.

 

 

نویسنده اثر: الهه شهبازی (Elahe Shahbazi)

✅ آیا این خبر اقتصادی برای شما مفید بود؟ امتیاز خود را ثبت کنید.
[کل: 2 میانگین: 5]
لینک کوتاه :