比较Python与R进行数据分析
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2021-07-27
Python
一种多语言，深受程序员和开发人员的喜爱，强大的编码语言，针对数据量身定制的软件包可提供灵活性，依赖于几个主要的库进行数据分析，但对于其他用例则要多得多，对于可立即印刷的可视化效果不那么理想，通常用于机器学习，自然语言处理等，可以轻松集成到生产工作流程中，并且可以成为产品的实际组成部分。
R
非常适合统计数据分析和原型制作，由统计学家为统计学家开发，专为统计和数据分析而构建的专注于编码的语言，有成千上万个针对特定用例量身定制的软件包，非常适合复杂的视觉效果，具有许多简单的自定义设置，主要用于复杂的统计分析，难以集成到生产工作流程中。主要是统计分析和图形工具。
数据团队的全新世界
与五年前相比，数据分析师和数据团队的角色变得不可识别，随着数据激增的规模和复杂性的增加，使用它的责任正从专门的专家（包括数据集成商，科学家，建模人员和业务分析师）转移到将所有技能融合在一起的跨职能数据团队，当今的数据专业人员无法再交付基本的业务指标和绩效指标，他们现在必须协同工作以创建复杂的分析，从而使企业能够预测企业的未来成功。
数据团队的转型
传统上，预测的作用已经落到了数据科学家的精英干部手中，业务分析师可能专注于度量客户流失率，但是很少有人会去预测将来哪些公司可能流失。其他复杂的任务（例如自然语言处理或模型构建）已保留给具有强大工程背景的数据精英团队，但是如今市场压力迫使这些前瞻性分析成为业务运营的常规部分，这意味着数据团队的每个成员都必须掌握这些必不可少的技能。像R这样的数据操作语言正在迅速兴起，并且快速浏览一下对的开发人员语言进行的调查，结果显示Python（一种经常用于高级分析的语言）是常用的语言之一，此外与几年前相比，数据团队的职位清单需要的技能集也大不相同，当今的数据团队的每个成员都必须适应新的期望，并建立自己的专业知识以匹配其角色所需要的东西，否则就有被订单杀死的风险。
数据和业务：应用或死亡
好像学习新的语言和工具不足以构成挑战，数据团队现在必须比以往任何时候都更加重视可视化结果，直到近，机器学习模型都被委托给服务器的后端，面对将结果可视化以用于商业用途的期望值较低，现在从机器学习中获得的见解旨在供业务和运营团队使用，因此必须清晰，创造性地展示它们，结果是需要开发一种预测工具，将Python和R的功能与分析师的涉众所熟悉的报告和仪表板功能相结合，这些变化对数据社区提出了很高的要求-如果您不使用现代数据分析工具进行预测分析，而是将其合并到常规业务指标中，那么您将被抛在后面，与忽略这些关键指标的公司相比，能够分析客户流失率，保留率和社交媒体趋势以及每种趋势将如何变化的公司将具有巨大的优势。
完成工作
一种多语言，深受程序员和开发人员的喜爱，强大的编码语言，针对数据量身定制的软件包可提供灵活性，依赖于几个主要的库进行数据分析，但对于其他用例则要多得多，对于可立即印刷的可视化效果不那么理想，通常用于机器学习，自然语言处理等，可以轻松集成到生产工作流程中，并且可以成为产品的实际组成部分。
R
非常适合统计数据分析和原型制作，由统计学家为统计学家开发，专为统计和数据分析而构建的专注于编码的语言，有成千上万个针对特定用例量身定制的软件包，非常适合复杂的视觉效果，具有许多简单的自定义设置，主要用于复杂的统计分析，难以集成到生产工作流程中。主要是统计分析和图形工具。
数据团队的全新世界
与五年前相比，数据分析师和数据团队的角色变得不可识别，随着数据激增的规模和复杂性的增加，使用它的责任正从专门的专家（包括数据集成商，科学家，建模人员和业务分析师）转移到将所有技能融合在一起的跨职能数据团队，当今的数据专业人员无法再交付基本的业务指标和绩效指标，他们现在必须协同工作以创建复杂的分析，从而使企业能够预测企业的未来成功。
数据团队的转型
传统上，预测的作用已经落到了数据科学家的精英干部手中，业务分析师可能专注于度量客户流失率，但是很少有人会去预测将来哪些公司可能流失。其他复杂的任务（例如自然语言处理或模型构建）已保留给具有强大工程背景的数据精英团队，但是如今市场压力迫使这些前瞻性分析成为业务运营的常规部分，这意味着数据团队的每个成员都必须掌握这些必不可少的技能。像R这样的数据操作语言正在迅速兴起，并且快速浏览一下对的开发人员语言进行的调查，结果显示Python（一种经常用于高级分析的语言）是常用的语言之一，此外与几年前相比，数据团队的职位清单需要的技能集也大不相同，当今的数据团队的每个成员都必须适应新的期望，并建立自己的专业知识以匹配其角色所需要的东西，否则就有被订单杀死的风险。
数据和业务：应用或死亡
好像学习新的语言和工具不足以构成挑战，数据团队现在必须比以往任何时候都更加重视可视化结果，直到近，机器学习模型都被委托给服务器的后端，面对将结果可视化以用于商业用途的期望值较低，现在从机器学习中获得的见解旨在供业务和运营团队使用，因此必须清晰，创造性地展示它们，结果是需要开发一种预测工具，将Python和R的功能与分析师的涉众所熟悉的报告和仪表板功能相结合，这些变化对数据社区提出了很高的要求-如果您不使用现代数据分析工具进行预测分析，而是将其合并到常规业务指标中，那么您将被抛在后面，与忽略这些关键指标的公司相比，能够分析客户流失率，保留率和社交媒体趋势以及每种趋势将如何变化的公司将具有巨大的优势。
完成工作
尽管这已经成为一个巨大的挑战，但对于数据团队来说，这是一个对业务成果产生重大影响的激动人心的时刻，无论是专业培训，获得新技能，使用新工具还是雇用更多资源，数据团队都必须适应并尽一切努力才能取得成功，对数据社区中的我的朋友们：愿力量与您同在。
京公网安备 11010502034401号
课程体系 
试听申请 
复听申请 
在线报名 
考试大纲 
考试报名 
准考证打印 
