从事数据分析要学那些语言呢?其实小编跟跟学员还有已经从事数据分析行业的人接触下来,给我的感觉是对于这个初级的数据分析师来,一般前二年做差不多都是老大让你做的是处理临时需求为主,如果小明给我做个报表,给市场部那边拉一些流量情况,所以主要前两年可能如果精通SQL与EXCEL再会点SPSS就差不多了,2年以后,老大会把一些:经营性分析需求与竞品分析给你,这里你可能你要需求统计软件,3年以后会让你做一些会员营销及其它的数据挖掘,这里一般说来如果是互联网行业可能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;
Twisted Python 观点: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Machine Learning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。 peng wang 观点: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。