با توجه به گسترش تحلیل داده‌ها و اهمیت آن در تصمیم‌گیری‌های تجاری، آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی مرتبط با داده‌ها امری ضروری است. یکی از زبان‌های مهم در این زمینه، DAX (Data Analysis Expressions) است که به طور خاص برای کار با داده‌ها در Microsoft Power BI، SQL Server Analysis Services و Power Pivot طراحی شده است. در این مقاله، به بررسی تفاوت‌های اصلی DAX با سایر زبان‌های برنامه‌نویسی، به ویژه SQL و Python، می‌پردازیم.
1.تعریف و هدف زبان های برنامه نویسی
DAX
DAX یک زبان توصیفی بر اساس فرمول‌ها است که برای تحلیل داده‌ها و ایجاد محاسبات پیشرفته طراحی شده است. هدف اصلی آن، تحلیل داده‌ها در زمان واقعی و ارائه نتایج به شکل جدولی یا نمایشی است. DAX به کاربران این امکان را می‌دهد تا محاسبات دلخواه خود را با استفاده از عباراتی ساده و توابع مختلف انجام دهند.
SQL
SQL (Structured Query Language) یک زبان استاندارد برای مدیریت و تحلیل داده‌ها در سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS) است. این زبان به منظور ایجاد، خواندن، بروزرسانی و حذف داده‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای طراحی شده است. SQL به کاربر امکان می‌دهد تا از طریق پرس‌وجوهای قدرتمند، اطلاعات مورد نیاز خود را استخراج کند.
Python
Python یک زبان برنامه‌نویسی عمومی با قابلیت‌های تحلیلی گسترده است. با استفاده از کتابخانه‌های متعددی مانند Pandas و NumPy، Python به تحلیلگران و دانشمندان داده این امکان را می‌دهد تا داده‌ها را به راحتی پردازش کرده و تحلیل‌های پیچیده‌ای انجام دهند. Python به عنوان یک زبان چندمنظوره شناخته می‌شود و می‌تواند در زمینه‌های مختلفی مانند توسعه وب، یادگیری ماشین و علم داده مورد استفاده قرار گیرد.
2.نحوه عملکرد و ساختار
DAX
DAX بیشتر به شکل توابع و فرمول‌ها عمل می‌کند. این زبان از آرایه‌ها و توابع محاسباتی استفاده می‌کند که می‌توانند بر روی داده‌های موجود در مدل‌های تحلیلی عمل کنند. DAX از ساختارهای داده‌ای مشابه Excel بهره می‌برد و اجازه می‌دهد تا کاربران با استفاده از توابعی مانند SUM، AVERAGE و CALCULATE محاسبات مربوط به داده‌ها را به راحتی انجام دهند.
SQL
SQL بر پایه جداول و رکوردها ساخته شده است. در زبان SQL، کاربران می‌توانند با نوشتن پرس‌وجوها، داده‌ها را جستجو، ویرایش و ترکیب کنند. این زبان از توابع تجمعی، فیلترها و دستورات JOIN برای کار با داده‌های چندجدولی استفاده می‌کند. SQL به کاربران این امکان را می‌دهد تا همانند یک زبان برنامه‌نویسی، عملیات پیچیده‌تری از قبیل دستورات شرطی و پردازش دسته‌ای داده‌ها را انجام دهند.
Python
Python یک زبان برنامه‌نویسی چندمنظوره است که به صورت خطی عمل می‌کند. این زبان، با ساختار بلوک‌های کد و تابع‌ها، توانایی پردازش داده‌های پیچیده و اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین را دارد. با استفاده از کتابخانه‌های موجود، Python می‌تواند داده‌ها را از منابع مختلف بخواند، پردازش کند، تحلیل کند و نتایج را به صورت گرافیکی نمایش دهد.
3.ساده‌سازی و یادگیری
DAX
DAX با توجه به شباهت‌هایش به فرمول‌های Excel، برای افرادی که با Excel آشنا هستند، یادگیری ساده‌تری دارد. ساختار توابع و عبارات DAX معمولاً شناخته شده است و کاربران می‌توانند به راحتی از توابع موجود استفاده کنند. با این حال، برخی از مفاهیم پیشرفته‌تر، مانند ایجاد جداول مجازی یا انجام محاسبات متکی به فیلتر، ممکن است نیاز به سطح بالاتری از درک برای کاربران داشته باشد.
SQL
SQL به نسبتی مشابه، یادگیری آسانی دارد و بسیاری از کاربران با ساختار آن آشنا هستند. با این حال، برای تسلط بر SQL و نوشتن پرس‌وجوهای پیچیده، کاربران به تجربه و تمرین بیشتری نیاز دارند. برخی از ویژگی‌ها مانند JOIN و زیرپرس‌وجوها ممکن است در ابتدا برای مبتدیان چالش‌برانگیز باشد.
Python
Python با توجه به سادگی نحو و ساختار خود، به عنوان یکی از بهترین زبان‌ها برای یادگیری برنامه‌نویسی شناخته می‌شود. این زبان به کاربران اجازه می‌دهد تا به راحتی با استفاده از کتابخانه‌های مختلف، تحلیل‌های پیشرفته‌ای انجام دهند. اما با توجه به قدرت بالای Python، بعضی از پیچیدگی‌ها ممکن است برای کاربران مبتدی دشوار باشد.
4.کارایی و بهینه‌سازی
DAX
DAX برای انجام محاسبات در زمان واقعی و تحلیل‌های مناسب بسیار بهینه است. اما کارایی آن بستگی به طراحی الگوهای داده و مدل‌های مورد استفاده دارد. اگر طراحی مدل داده‌ای به خوبی انجام نشود، ممکن است عملکرد DAX تحت تأثیر قرار گیرد.
SQL
SQL به دلیل پشتیبانی از پایگاه‌های داده قدرتمند و بهینه‌سازی‌های تعبیه‌شده، قادر به مدیریت داده‌های بزرگ و پیچیده است. با استفاده صحیح از ایندکس‌ها، کاربران می‌توانند عملکرد پرس‌وجوها را بهبود بخشند.
Python
Python به دلیل قابلیت‌های بالای پردازش داده، می‌تواند به خوبی در پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ عمل کند. با این حال، اگر کد به طور صحیح بهینه‌سازی نشود، ممکن است سرعت پردازش آن کاهش یابد. برخی از کتابخانه‌ها، مانند NumPy، به کاربران این امکان را می‌دهند که عملکرد را با انجام محاسبات موازی افزایش دهند.
5.هدف نهایی
DAX
هدف اصلی DAX، تحلیل و محاسبه داده‌ها در محیط‌های تجاری است. این زبان برای کاربران غیرتخصصی نیز طراحی شده است تا بتوانند به راحتی از آن در Power BI استفاده کنند و تجزیه و تحلیل‌های مفیدی انجام دهند.
SQL
SQL هدف نهایی‌اش مدیریت مؤثر داده‌ها است. زبان SQL به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به صورتی کنترل شده و سازمان‌یافته مدیریت کنند و از آن‌ها به راحتی در تجزیه و تحلیل‌های تجاری استفاده کنند.
Python
Python به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی عمومی، به کاربران این امکان را می‌دهد که در زمینه‌های مختلف، از جمله علم داده، یادگیری ماشین و توسعه وب، کار کنند. این زبان به دلیل قدرت بالای خود، هدفش ارائه راه‌حل‌های متنوع و خلاقانه به مشکلات مختلف است.
نتیجه‌گیری
DAX، SQL و Python هرکدام به نوعی کلاس‌های مختلف از زبان‌های برنامه‌نویسی هستند که برای مقاصد مختلف طراحی شده‌اند. DAX به ویژه برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در محیط‌های تجاری و قدرت آن در ایجاد محاسبات سریع و آسان است، در حالی که SQL به عنوان زبانی استاندارد برای مدیریت داده‌های رابطه‌ای عمل می‌کند و Python به عنوان زبانی چندمنظوره برای کار با داده‌های پیچیده و انجام تحلیل‌های پیشرفته مورد استفاده قرار می‌گیرد. انتخاب مناسب بین این زبان‌ها بستگی به نیازهای خاص هر پروژه و زمینه کاری دارد.
بدون دیدگاه