Python、 R 语言、SAS、SPSS 的优缺点比较

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互联网行业可能R语言是最为流行。因为R语言是开源的,所以互联网企业很多在手还有一些通迅行业的咨询公司,不过上手还是需要长期的学习;

SPSS界面友好型,不过企业用正版也要很大一些数,不过一般是市场研究用的比较多,如果你会用SPSS编程其实功能还是比较强大的,建议如果想先练手可以学这个,上手快;

SAS一般是金融企业特别是银行业和医学统计,银行业人员有一些是用SAS做统计,一般是银行业内部人做的,另一种是给银行业做数据挖掘的公司,不过正版一年也要上百万,不是土豪也用不起,听说支付宝都不用,而是用R语言,而且SAS学习没人指导很难学;

所以看小伙伴的选择,想在传统或者咨询公司做的SPSS比较合适,想去金融特别是银行业SAS不错,想进互联网公司学R语言可能是比较明智;

Python在你列举这些里面是综合功能最强大的,但是这些功能分散在第三方库里面,没有得到有机的整合,相应的学习成本会较高。

Python是一套比较平衡的语言,各方面都可以,而R是在统计方面比较突出,可在处理海量数据可能就比较难胜认。

Python与R不同,Python是一门多功能的语言。数据统计是更多是通过第三方包来实现的。

具体来说,我常用的Python在统计上面的Package有这样一些:

1.Numpy与Scipy。这两个包是Python之所以能在数据分析占有一席之地的重要原因。其中Numpy封装了基础的矩阵和向量的操作,而Scipy则在Numpy的基础上提供了更丰富的功能,比如各种统计常用的分布和算法都能迅速的在Scipy中找到。

2.Matplotlib。这个Package主要是用来提供数据可视化的,其功能强大,生成的图标可以达到印刷品质,在各种学术会议里面出镜率不低。依托于Python,可定制性相对于其他的图形库更高。还有一个优点是提供互动化的数据分析,可以动态的缩放图表,用做adhoc analysis非常合适。

3.Scikit Learn。非常好用的MachineLearning库,适合于用于快速定制原型。封装几乎所有的经典算法(神经网络可能是唯一的例外,不过这个有Pylearn2来补充),易用性极高。

4.Python标准库。这里主要是体现了Python处理字符串的优势,由于Python多功能的属性和对于正则表达式的良好支持,用于处理text是在合适不过的了。

python与R相比速度要快。python可以直接处理上G的数据;R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果。Python=R+SQL/Hive

R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面(主要用在金融分析与趋势预测)无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用;相比python在这方面贫乏不少。

Python的优势在于其胶水语言的特性,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效(Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果,用R几个小时也出不来,8G内存全部占满)。(来源:郭记读书班)

原文发布于微信公众号 - 大数据挖掘DT数据分析(datadw)

原文发表时间:2015-02-09

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