做公开网站的步骤,php做网站答辩问题,网站备案需要钱吗,个人与企业签订网站开发合同数据挖掘技术日趋成熟和复杂#xff0c;随着互联网发展以及大批海量数据的到来#xff0c;之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求#xff0c;依据美国对数据科学家#xff08;data scientist#xff09;的要求#xff0c;想成为… 数据挖掘技术日趋成熟和复杂随着互联网发展以及大批海量数据的到来之前传统的依靠spss、SAS等可视化工具实现数据挖掘建模已经越来越不能满足日常需求依据美国对数据科学家data scientist的要求想成为一名真正的数据科学家编程实现算法以及编程实现建模已经是必要条件目前很多从事数据挖掘工作的人大多都是出身非计算机专业本身对编程基础比较低所以找到一门快速上手而又高效的编程语言是至关重要的好的工具和编程语言可以起到事半功倍的效果。 目前在数据挖掘算法方面用的最多的编程语言有Java、C、C、Python、R等等 由于笔者本身属于数理统计出身复杂而高级的语言对我来说性价比并不高所以想从头对Java、C、C开始学起浪费的时间和精力与收获明显不成正比。所以Python和R语言成了最佳选择。对于同样和我背景相似的数据从业人员我强烈推荐从这两者选择其一。 原因有三 第一Python和R本身在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块很多常用的功能比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法所以使用起来产出比大 第二这两门语言对于平台方面适用性比较广linux、window都可以使用并且代码可移植性还算不错的。 第三对于学数理统计的人来说应该大多用过MATLAB以及mintab等工具Python和R比较贴近这些常用的数学工具使用起来有种亲切感 至于Python和R两者如何选择本人有点粗浅认识 这两个工具都很方便不需要非常高深的编程能力都适合算法开发有大量的package供你使用。 Python入门简单而R则相对比较难一些(纯个人感觉依据每个人之前的经验可能不同的体验)。 R做文本挖掘现在还有点弱当然它的优点在于函数都给你写好了你只需要知道参数的形式就行了有时候即使参数形式不对R也能“智能地”帮你适应。这种简单的软件适合想要专注于业务的人。 Python几乎都可以做函数比R多比R快。它是一门语言R更像是一种软件所以python更能开发出flexible的算法。 Python适合处理大量数据而R则在这方面有很多力不从心当然这么说的前提是对于编程基础比较一般的童鞋对于大牛来说多灵活运用矢量化编程的话R的速度也不会太差。 论性能Python介于C/C/Java这些高级语言与R语言之间虽然性能不及那些高级语言但是一般日常的数据用Python基本都能实现对于性能要求不挑剔的人来说足够了 python 你需要安装numpypandasscipycythonstatsmodelsmatplotlib 等一系列的程序包还需要安装ipython交互环境单独用python直接做计量分析统计函数是没有函数支持的R是基于统计分析的性能和效率上要略逊于python。R的优势在于统计学和数据计算和分析上要优越于python。 Python语言编程的代码可读性高整体美观属于简单粗暴性质的短时间内少量代码可实现复杂功能R的语法很奇怪各种包并不遵守语法规范导致使用起来经常感觉蛋疼R程序最终看起来没有Python那么简洁美观。 从全面性方面我认为Python的确胜过R。无论是对其他语言的调用和数据源的连接、读取对系统的操作还是正则表达和文字处理Python都有着明显优势。毕竟python本身是作为一门计算机编程语言出现的而R本身只是源于统计计算。所以从语言的全面性来说两者差异显著。 python是machine learning领域的人用的较多。据我所知做marketing research, econometrics, statistics的人几乎没有用python的 当然了现在学编程比以前可简单了多了。有句话不是这么说的么“我不生产代码我只是stackoverflow的搬运工”。。。 以上仅仅是个人感悟如表述不当欢迎指出拍砖的手下留情哦
