R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R语言是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R语言是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R语言是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。
r语言的特点:
1、R是自由软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。
2、R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如SPSS、SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。
单就数据分析对比,我认为R的优势有:1、学习先易后难,不会把小白们吓掉;
2、数据科学的包特别多
3、可视化特别吊
R的缺点也不少:
1、R经常更新,更新后经常不支持之前你安装的包;我电脑里安装了10+个R的版本,不停的切换
2、R语言的包、函数名起的很随意,看名字不知道是干什么用的,记不起名字如何让小白使用啊。
3、R语言社区人少,遇到问题你只能自己解决
4、即使有RStudio,写代码还是不方便
下面再说下python,优点:
1、是一门看的懂的,说人话的语言。库名、函数名都很好理解记忆,而且你看别人写的代码基本知道这代码的意思,不信你试试。
2、数据获取占优势,数据分析第一步是数据获取,现在人文社科很多数据需要网上抓取,不过就抓数据而言,python更占优势。各种教程,代码,网上一大片。
3、社区人数特别多,基本你遇到的问题都能找到
python的缺点:
1、学习起来,开头很难,学习曲线与R正好相反。
2、公平起见,我还是写上,python的数据分析库不如R多
3、可视化不如R
综合下,建议大家学习python,语言通俗易懂,功能强大,越来越简单。