[问题] 资料处理/统计分析 R or python好

楼主: keepingJBJ (keep)   2016-06-20 03:52:25
[问题类型]:意见调查(我对R 有个很棒的想法,想问问大家的意见)
各位前辈大家好
小弟本身是在做资料分析的工作
平常工作上使用的主要是SQL跟SAS
自己想学其他的 open source code 加强能力
不知道各位前辈对于做ETL or Data mining
比较推荐python还是R呢
小弟第一次发言
请大家提供小弟建议
谢谢
作者: celestialgod (天)   2016-06-20 09:43:00
来R板问,没有第二个答案,就是R换去统计板问吧
作者: bcs (= ="frailty..gggg XD)   2016-06-20 10:11:00
速度 p; 亲切性 r
作者: clansoda (小笨)   2016-06-20 10:13:00
不知为啥有种跑去电虾问要不要买二手的既视感XDD
作者: celestialgod (天)   2016-06-20 10:31:00
去电虾板就是要买新的!!!
作者: psinqoo (零度空間)   2016-06-20 13:01:00
ㄜ~~你是来砸店吗?? XD
楼主: keepingJBJ (keep)   2016-06-20 13:21:00
SAS都绑在企业身上,泛用性有其限制XD本身是觉得open sorce code会开辟另一规模市场
作者: cywhale (cywhale)   2016-06-20 13:32:00
如果google R python可以找到超多比较文..比较不完的XD
作者: clansoda (小笨)   2016-06-20 14:29:00
SAS如果不在大公司 就只能用迷版了,开源软件免费真的很重要,像我公司规模小,根本不可能用正版SASR的package我是觉得出得很快,学术界的新算法很快就会变成包,放在CRAN上面供人使用,这点我觉得是R的优势
作者: Wush978 (拒看低质媒体)   2016-06-20 15:14:00
速度是看套件,python不一定比R快我觉得R 很好,是一套完整的资料科学解决方案从资料的收集,前处理,分析,报表,图表... 都有解决方案R 的可扩充性也很好,你可以透过套件与c/c++来扩充R的功R的分析重现行也很好,在数据物件的保存上很简单R的平行化效能也不差,有多种平行化相关套件,例如版上大大开发的pbdR以及相关套件R现在也有非常非常多的学习资源,例如我作的R语言翻转教室,许多套件也有撰写小论文来介绍套件python我个人不常用,所以比较上会比较失偏颇我的经验是python在工程上的社群比R大很多,但是我觉得R包套件比较简单;python在存物件的时候也比较麻烦(我恨pickle...)python没有ggplot2 没有pipeline 没有dplyr...
作者: clansoda (小笨)   2016-06-20 16:36:00
我是觉得 来R版问这个问题 本来就不客观你去seven问 全家还是seven好 难道店员会跟你说全家好吗当然 这个例子有点烂 我会回答全家比较好XDD
作者: JackBaska (Baska)   2016-06-20 17:24:00
我是觉得资料处理面R做的不错,工程与科学运算效能上Python 短期内看起来比较优
楼主: keepingJBJ (keep)   2016-06-20 17:54:00
回c大两个版我都有po文请益,py版建议对于资料前处理和资料分析部分反倒是比较推荐R小弟可能就先从R开始摸起,谢谢前辈们提供的意见^^
作者: clansoda (小笨)   2016-06-20 18:04:00
置底的翻转教室就是很好的教材,我学的时候是用美国某大学开发出来的swirl 跟翻转教室是一样的只是一个中文一个英文 题材很类似
作者: Wush978 (拒看低质媒体)   2016-06-20 18:55:00
工程与科学运算,其实在比较的不是语言本身,而是套件库的eco-system与相关发展。会用的话,R的科学运算不应该会输python但是在Deep learning领域,目前python海放R是事实反过来,在变量>>资料数的领域时,python端可能毫无实作(我没survey过,只是没听过相关的,所以这句话可能是错的
作者: lance8537 (小砰砰)   2016-06-21 11:07:00
想请问R大的翻转教师网址是?
作者: clansoda (小笨)   2016-06-21 11:26:00
不就在这篇文章下面第四个吗
作者: lance8537 (小砰砰)   2016-06-21 14:46:00
喔喔感谢 很少会去注意置底
作者: joejoe14758 (KILE)   2016-06-21 17:47:00
R对于不是资工背景的人来说比较友善
作者: jklkj (诚实可靠小郎君)   2016-06-28 09:50:00
资料分析->R 系统面->P 但不是一定,只是比较好

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