数据分析常用工具

目前主流的数据分析语言有3种,分别为 Python、R语言、MATLAB。其中:
  • Python 具有丰富且强大的库,它常被称为胶水语言,能够把其他语言制作的各种模块(尤其是 C/C++)很轻松地连接在一起,是一门更易学、更严谨的程序设计语言;
  • R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。它属于 GNU 系统的一个自由、免费、源代码开放的软件;
  • MATLAB 的作用是进行矩阵运算、绘制函数与数据、实现算法、创建用户界面和连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通信、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。

Python、R语言、MATLAB 这 3 种语言均可以进行数据分析。表 1 从语言学习难易程度、使用场景、第三方支持、流行领域和软件成本 5 个方面比较了这 3 种数据分析工具。

表 1:Python、R语言、MATLAB 3 种数据分析工具的比较
数据分析工具 Python R语言 MATLAB
语言学习难易程度 接口统一,学习曲线平缓 接口众多,学习曲线陡峭 自由度大,学习曲线较为平缓
使用场景 数据分析、机器学习、矩阵运算、科学数据可视化、数字图像处理、Web应用、网络爬虫、 系统运维等 统计分析、机器学习、科学数据可视化等
矩阵运算、数值分析、科学数据可视化、机器学习、数字图像处理、数字信号处理、仿真模拟等
 
第三方支持 拥有大量的第三方库,能够简便地调用 C、C++、Fortran、java等其他程序语言 拥有大量的包,能够调用 C、C++、Fortran、Java 等其他程序语言 拥有大量专业的工具箱,在新版本中加入了对C 、C++、Java 的支持
流行领域 工业界 经济界 学术界
软件成本 开源免费 开源免费 商业收费