数据分析包的比较：R，Matlab，SciPy，Excel，SAS，SPSS，Stata
数据分析包的比较：R，Matlab，SciPy，Excel，SAS，SPSS，Stata
(2010-11-02 12:35:29)
标签：
数据分析机器学习it |
分类： 数据挖掘 |
数据分析包的比较：R，Matlab，SciPy，Excel，SAS，SPSS，Stata
|
名称 |
优点 |
缺点 |
是否开源 |
典型用户 |
|
R |
代码库支持，可视化 |
深入的学习曲线 |
是 |
金融，统计 |
|
Matlab |
优秀的矩阵计算，可视化 |
费用贵，不完全支持统计 |
否 |
工程 |
|
SciPy |
Python |
不成熟 |
是 |
工程 |
|
Excel |
容易，可视化操作 |
大数据集 |
否 |
商业 |
|
SAS |
大数据集 |
贵，过时的编程语言 |
否 |
商业，政府 |
|
Stata |
简单的统计分析 |
否 |
科学 |
|
|
SPSS |
和Stata很像，但是更加贵，而且差 |
|||
1从表上可以看出主要是两大阵营：更加面向编程的解决方案，R，matlab和python；面向分析的解决方案，Excel，SAS，Stata和SPSS。
2python“不成熟”：matplotlib，numpy和scipy都是独立的代码包，它们往往不在一起。
3matlab语言是很弱的语言
4matlab是最好的开发新的数学算法的工具，在机器学习方面非常流行。
5SPSS和Stata是一个类型的
6SPSS和Stata主要适合科学计算
7SAS主要是一些比较早的从事数据相关工作的群体使用
8R的内存限制可以通过mysql来处理，或者运用机器集群来运算处理
9SAS在处理图形方面的能力有限
10R具有很强的可视化能力
11Excel拥有庞大的用户群
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