ІНТЕГРАЦІЯ GOOGLE SHEETS З PYTHON ТА MATLAB ДЛЯ СКЛАДНИХ ОБЧИСЛЕНЬ - Наукові конференції
Головна
UA RU EN

Вас вітає Інтернет конференція!

Вітаємо на нашому сайті

Рік заснування видання - 2011

ІНТЕГРАЦІЯ GOOGLE SHEETS З PYTHON ТА MATLAB ДЛЯ СКЛАДНИХ ОБЧИСЛЕНЬ

11.12.2024 20:40

[1. Інформаційні системи і технології]

Автор: Замуруєва О.В., кандидат фізико-математичних наук, доцент кафедри теоретичної та комп’ютерної фізики імені А. В. Свідзинського Навчально-наукового фізико-технологічного інституту Волинського національного університету імені Лесі Українки, м. Луцьк; Шваліковський А., студент 1-ого курсу Навчально-наукового фізико-технологічного інституту Волинського національного університету імені Лесі Українки, м. Луцьк; Мельничук А., студент 1-ого курсу Навчально-наукового фізико-технологічного інституту Волинського національного університету імені Лесі Українки, м. Луцьк


ORCID: 0000-0003-0032-0613  Замуруєва О.В. 

З урахуванням постійного оновлення інструментів Google та інтеграції з хмарними сервісами, Google Sheets залишається затребуваним як для базової, так і для проміжної аналітики. Його простота й інтеграційні можливості роблять його ідеальним вибором для швидкого візуального аналізу.

Google Sheets залишається одним із найпопулярніших інструментів для візуалізації даних завдяки своїм ключовим перевагам:

Доступність та безкоштовність. Google Sheets безкоштовний для особистого використання та доступний із будь-якого пристрою з інтернетом.

Інтеграція з іншими інструментами. Легко інтегрується з Google Forms, Google Data Studio та API для збору та обробки даних.

Легкість використання. Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс дозволяє користувачам без досвіду швидко створювати діаграми та графіки.

Реальний час. Оновлення даних відображається миттєво для всіх користувачів з доступом до файлу.

Широкий набір графіків. Доступні лінійні графіки, гістограми, кругові діаграми, комбіновані графіки, бульбашкові діаграми тощо.

Автоматизація. За допомогою Google Apps Script можна автоматизувати процес збору, оновлення та візуалізації даних.

Шаблони та готові рішення. У Sheets є вбудовані шаблони для аналізу даних, які можна адаптувати до потреб користувача.

Однак є певні недоліки Google Sheets для візуалізації даних, а саме: 

Обсяг даних. Підходить для роботи з невеликими та середніми наборами даних. Для великих обсягів краще використовувати спеціалізовані інструменти, як Tableau чи Power BI.

Функціонал візуалізації. Діаграми Google Sheets достатньо прості, і їхні можливості поступаються більш складним інструментам для аналітики.

Відсутність складних аналітичних функцій. Для прогнозування чи машинного навчання потрібно використовувати інші програми (наприклад, Python або R).

Google Sheets можна інтегрувати з Python та MATLAB для розширення функціоналу, проведення складних обчислень і автоматизації процесів обробки даних. Ось як це можна зробити: Інтеграція з Python. Python надає можливості для роботи з Google Sheets через API. Це дозволяє автоматизувати процеси, завантажувати, аналізувати та оновлювати дані.

Налаштувати API Google Sheets: увійти до Google Cloud Console; створити проект і увімкнути API Google Sheets та Google Drive; завантажити файл ключів JSON для доступу.

Приклад коду для читання та запису в Google Sheets:




Обробити дані за допомогою бібліотек Python (NumPy, Pandas).

Візуалізувати результати через Matplotlib або Seaborn.

Інтеграція з MATLAB. MATLAB також може працювати з Google Sheets через API або прямий імпорт/експорт файлів. 

Кроки інтеграції: 

Експорт даних з Google Sheets: Використовуйте Google Drive API для збереження таблиці як CSV-файл, який можна імпортувати в MATLAB.

Імпорт CSV у MATLAB: Після завантаження CSV-файлу з Google Sheets імпортуйте його в MATLAB:

data = readtable('data.csv');

Використання MATLAB API: Якщо потрібно можна використовувати  HTTP-запити для взаємодії з Google Sheets API:

Завантажити Google API client.

Використати функції MATLAB для авторизації й відправки запитів.

Розширені обчислення: MATLAB дозволяє:

Аналізувати великі набори даних.

Моделювати фізичні системи чи проводити числові обчислення.

Результати знову завантажувати в Google Sheets через CSV або API.

Отже, інтеграція Google Sheets з Python або MATLAB дозволяє використовувати потужні обчислювальні можливості цих інструментів разом із зручністю хмарного середовища. Це ідеальне рішення для дослідників, аналітиків і викладачів.

Література

1. https://www.python.org/

2. Б.П. Довгий, Є.С. Вакал, Ю.Є. Вакал, А.В. Попов. Використання математичного пакета MATLAB для розв’язування прикладних задач К. : Фітосоціоцентр, 2012. 77 с.

3. https://gtables.pro/tips-for-beginners-google-sheets/?utm_source=chatgpt.com

Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Інші наукові праці даної секції

Конференції

Конференції 2024

Конференції 2023

Конференції 2022

Конференції 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення