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2019-03-08   阅读量: 930

SPSS Python数据分析 SAS R语言

Python 在数据分析工作中的地位与 R 语言、SAS、S

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spss对用户的要求是只要会点击菜单就可以了,有编程窗口但是一般没人用,用户多是收到过一些统计训练的,但不需要高深的分析能力,市场调研用的比较多,统计专业大二一般要求掌握
sas内装许多写好的procedure 而且都是经过Fda认证的 有保障的东西 所以死贵好处是权威 坏处是不够灵活 算法更新慢 还有 死贵。语法奇怪 不是那种传统意义上做编程的语言 所以循环啊什么的涉及算法的会不那么方便,也不是matlab这种数学语言 所以数学运算很麻烦 除非你买iml库 但就是因为权威 所以药厂要用(老大fda认证的啊)还有银行的风控也会用 sas还有个好处是大数据处理 内装的proc sql还不错 但说实话我更喜欢直接用mysql
接下来是R 开源 所以更新很快 新的理论很快就可以用上 数据处理尤其方便 data frame list啥的 好想念啊 生物 医药 和学校里的研究喜欢用 我想R的出现解决了许多非IT人需要面对大量编程的困扰,如果我们排序 难道要从bubble算法开始吗?所以一开始被人们说R是matlab的精简版 但是都用过之后才知道R更轻便好学 而且开源啊 免费啊 没那么多跟linux 还是windows的兼容问题啊 R调用C可以极大提高loop的速度,monte carlo的时候简直就是天使!我目睹过同事拿matlab连C那个费劲哟 总之 如果你是要做有自己想法的 也就是需要自己编程的 强推R 对了 我的R是在trading floor学的 所以别说金融不用 现在金融的最前端 R也是很流行的
python最后说 最近三个月刚开始用 一开始简直是pain!不得不说pandas的数据处理便捷程度还是比不上R 但是习惯了就算了 python的好处在于可以做很多事情 不仅仅是统计 所以应用面会更广 其他我不知道 数学建模上 和matlab非常相似的语法 win32 module里和office兼容很棒 既可以做stand-alone又可以做大型开发 等等等
另外 说到金融的应用 很多(比R更多)quant的部门都会用python 我甚至面试过hedge fund就是直接说他们全部用python做的 毕竟如果真要写算法 R会慢很多 而写C++的人毕竟IT居多 那种数学系写出来的算法他们做不来 而数学系的C++又没那么好 所以python就有了用武之地
总之R和Sas是专业性更强的统计软件 统计专业学生必备
spss是更大众化的统计软件 完成一些诸如问卷分析 简单回归之类的小问题 python不是统计软件 而是一种可以用来做各种事情的语言 stata介于spss和sas之间 编程的时候难受的头发都掉了
另外 只有R和python是开源 开源不仅仅是免费 更重要的 它是由许多人在维护开发的 所以对新的要求新的理论可以很快付出实践 但风险就是可能有错(不过错误也会很快改正) 所以你如果要绝对正确 用付费的 至少错了还可以打官司 (顺便提一下revolution R 是R的付费有担保版本)如果你喜欢更flexible的 用开源 (顺便提一下octave,不过我还是不喜欢matlab系列的语法)如果你用很简单的统计甚至不懂统计 用spss
如果你只是统计 或者只是自己一个人干活 用R 如果你是一个公司要做一个大家一起用的平台并且工作内容涉及到统计以外 用python
其实R也可以连sql c c++ 关键是精通一门 然后你会发现其他都是浮云………
其实作为R和python的重度使用者 我更喜欢R 但是……公司的平台全部换成python了………
最后抱歉 好困 手欠想随便回答一下 结果写了这么多 所以有点乱 标点都用空格了……

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