R语言用于数据分析的优势（r语言用于数据分析的优势和劣势）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于R语言用于数据分析的优势的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、数据分析用r还是python

• 2、r语言为啥一直跑之前的数据

• 3、为什么要学习R语言

• 4、数据分析中excel、spss、R语言等软件各有什么作用

一、数据分析用r还是python

使用Python：

Python最初是作为用于软件开发的编程语言开发的（后来添加了数据分析工具），因此具有计算机科学或软件开发背景的人们可能会更舒适地使用它。

因此，从其他流行的编程语言（例如Java或C ++）到Python的过渡比从那些语言到R的过渡容易。

使用R：

R有一组称为Tidyverse的软件包，这些软件包提供了功能强大但易于学习的工具，用于导入，操作，可视化和报告数据。使用这些工具，没有任何编程或数据分析经验（至少是轶事）的人可以比Python更快地提高生产力。

总体而言，如果我们或我们的员工没有数据分析或编程背景，R可能更有意义。

二、r语言为啥一直跑之前的数据

R语言是一种功能强大的编程语言，它可以用于数据分析，机器学习，数据可视化，统计分析等。它的一个重要特点是，它可以记住之前的数据，并且可以重复使用。这是因为R语言有一个叫做“状态”的概念，它可以让程序在运行过程中记住之前的数据，从而可以重复使用。另外，R语言还有一个叫做“环境”的概念，它可以让程序在运行过程中记住之前的状态，从而可以重复使用之前的数据。因此，R语言可以让程序在运行过程中记住之前的数据，从而可以重复使用之前的数据，从而使程序更加高效。

三、为什么要学习R语言

刚开始学习数据科学的人都会面对同一个问题：不知道该先学习哪种编程语言。

不仅仅是编程语言，像Tableau，SPSS等软件系统也是同样的情况。有越来越多的工具和编程语言，很难知道该选择哪一种。

事实是，你的时间有限。学习一门新的编程语言相当于一项巨大的投资，因此在选择语言时需要有战略性。很明显，一些语言会给你的投资带来很高的回报(付出的时间和金钱投资)。然而其他语言可能是你每年只用几次的纯粹辅助工具。

我给你的建议就是：先学习R语言

因为R语言正在成为数据科学的“通用语言”

这并不是说R语言是唯一的语言，也不是说它是每个工作的最佳工具。然而，它是使用最广泛的，而且越来越受欢迎。

使用R语言的公司

在招聘数据科学家的几家顶级公司中，R语言使用程度非常高。在我认为现代经济中最优秀的两家公司——Google和Facebook都有使用R语言数据科学家。

除了像Google，Facebook和微软这样的科技巨头，R语言在美国银行，福特，TechCrunch，Uber和Trulia等众多公司都有广泛的应用。

R语言在学术界很受欢迎

R语言不仅仅是一个行业工具。它在学术科学家和研究人员中也非常受欢迎，最近著名《自然》杂志上发表的R语言概况也证实了这一点。

R语言在学术界的备受欢迎，因为它创造了供应行业的人才库。

换句话说，如果最优秀、最聪明的人群在大学学习了R语言，这将加大R语言在行业中的重要性。当学者、博士和研究人员离开学术界从事商业活动时，他们又将产生对R语言人才的需求。

此外，随着数据科学的成熟，商业届的数据科学家将需要与学术届的科学家进行更多的沟通。我们需要借鉴技术和交流观点。随着世界转变为数据流时，学术科学与面向商业的数据科学之间的界线会变得模糊。

通过R语言学习“数据科学的技能”是最简单的

然而，R语言的普及性并不是学习R语言的唯一原因。

在选择语言时，你需要一种在这些领域都具有重要功能的语言。同时你需要执行这些任务的工具，以及在你所选语言中来学习这些技能的资源。

如上所述，你更多地需要关注流程和技术，而不是语法。

你需要学习如何解决问题。

你需要学习如何在数据中找到真知灼见。

为此，你需要掌握数据科学的3个核心技能领域：数据处理，数据可视化和机器学习。在R语言中掌握这些技能将比任何其他语言都容易。

数据处理

一般来说，数据科学中80%的工作都是数据处理。通常情况下，你需要花费大量时间来整理你的数据。R语言中有一些很棒的数据管理工具。

R语言中的dplyr包使数据处理变得容易，这可以大大简化数据处理的工作流程。

数据可视化

ggplot2是最佳的数据可视化工具之一。ggplot2的好处是，在学习语法的同时，还学习如何思考数据可视化。

所有的统计可视化都有很深层的结构。存在构建数据可视化的高度结构化框架，ggplot2基于该框架。

此外，当将ggplot2和dplyr组合在一起时，从数据中得出相关见解几乎毫不费力。

机器学习

最后，还有机器学习。虽然我认为大多数数据科学初学者不应该急于学习机器学习(首先掌握数据探索更为重要)，机器学习是一项重要的技能。当数据探索不再带来洞察力时，你则需要更强大的工具。

四、数据分析中excel、spss、R语言等软件各有什么作用

分给我。

SPSS主要是用来统计分析数据的，EXCEL主要用来整理数据并作简单的统计分析，SQL主要是一种数据集的查询机制。SPSS界面友好，使用简单，但是功能很强大，也可以编程，能解决绝大部分统计学问题，适合初学者。EXCEL能做一些简单直观的统计分析，如果已经安装宏的话还能做一些数值分析，也很实用。个人认为些都是数据处理应用的软件，其中excel界面最为友好，但功能是在太过单一，仅适用于日常的简单数据处理，不适于较复杂的模型分析，因此科研上应用不多；spss有比较强的专业性，另外spss也采用图形界面，但spss的主要缺点是数据输出，不能用word等文字处理工具直接打开。Excel在数据分析中最为基础，最易掌握，图形工具强大和完善，但不适宜大型统计分析；SPSS软件为专门为统计而开发的软件，一般用于大型统计，而对于图形工具上不太全面，不易掌握。但二者常常兼用互补。EXCEL是最常用的既可以处理文字信息如数据透视表也可以整理数据信息如：进行方差分析、回归等等在日常生活中使用最多，而SPSS是一个在数据处理如：方差分析等待比较专业的一个软件。非专业人使用较少。绝大部分问题EXCEL均可以解决。SQL是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统，可以使用相同的SQL语言作为数据输入与管理的SQL接口。

以上就是关于R语言用于数据分析的优势相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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