做数据用r还是python，python做数据分析好吗

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数据挖掘工业界,R和Python哪个比较常用?

Python与R对比速度更快，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。

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。

Python和R在机器学习与数据分析领域中的对比机器学习和数据分析之间的差异有些难以言明，但二者最主要的不同就在于，比起模型的可解释性，机器学习更加强调预测的准确性；而数据分析则更加看重模型的可解释性以及统计推断。

Q1: Python与R相比

1、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。

2、适用场景不同 R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。

3、数据结构复杂程度不同 R中的数据结构非常的简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组。

Q2: 数据分析用python还是r语言

1、Python与R对比速度更快，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。

2、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。

3、可以用R语言构建深奥的统计模型、数据探索以及统计分析等；Python语言：Python是数据分析利器，使用Python进行科学计算可以提高效率，Python可以替代Excel进行更高效的数据处理。

4、· 探索和数据分析· 学术科研· 大量计算研究领域虽然每个领域几乎都服务于特定群体，但在统计和探索等方面，使用R语言更为普遍。在不久之前进行数据探索时，比起Python，R语言花的时间更少，而且使用Python还需要花时间进行安装。

Q3: 数据科学入门丨选Python还是R

python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是，学会r语言是很不容易的。想从事数据分析工作的话，python和r语言都应该学。

根据具体任务和工作类型有不同的选择。· 是否能同时使用：在Python中使用R，在R中使用Python。· 预测：内部测试。· 企业和个人偏好：揭晓最终答案。

Python的使用场景非常多，不仅和R一样可以用于统计分析，更广泛应用于系统编程、图形处理、文本处理、数据库编程、网络编程、Web编程、网络爬虫等，非常适合那些想深入钻研数据分析或者应用统计技术的程序员。

Q4: 数据分析一般用python还是R还是Java

数据分析常用的编程语言有Python、R、SQL、Scala、Julia。编程是软件开发的基础，大数据分析是包括计算机科学在内的多个领域的集合。它涉及科学过程和方法的使用，以分析数据并从中得出结论。

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数据统计分析和大数据挖掘基础应用Python。Python既是一种面向对象的编程语言又因为其简单、易学、开源、脚本语言范儿的“人设”，是一种既适合数据科学又适合大数技术从业者学习的语言。

综合来看，这两种语言各有各的优势，有基础的人可以学Java，零基础的人建议学python。

如果是离线数据python会灵活一点(如设备的运维数据.)，但如果是实现数据还是用java会快一点(如ERP， MES.自动化.)Java跑得更快，在WEKA上做数据分析会更“舒服”。但python更加全面，适用性更广。

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。

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