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r语言是什么

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R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。发展历史 R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是S语言的一种实现。

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。

r的语言是计算机的编程语言。r的语言就跟传统的C语言，Java语言类似，但是它又不仅仅是一门计算机语言，这是因为R语言天生为统计而生，所以它做不到像C语言那般的普适，数据分析、统计建模、数据可视化才是它的舞台，R语言天生为统计而生，数据分析统计建模数据可视化才是它的舞台。

R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是基于S语言的一个GNU项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R 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。

R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。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。

R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka和Robert Gentleman开发（也因此称为R），现在由“R开发核心团队”负责开发。R是基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现。

数据挖掘工业界,R和Python哪个比较常用?

1、Python和R语言在数据分析和数据挖掘方面都拥有专业的模块和全面的用法，包括矩阵运算和向量运算等。 Python和R语言都适用于Linux和Windows平台，并且代码的可移植性很强。 Python和R语言与MATLAB和minitab等常用数学工具相似。

2、Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

3、R拥有丰富的算法包，且对最新的算法响应较快，但是致命的缺点是每个包都需要进行学习，学习成本相对来说比加大，而Python的scikit-learn包封装了所有算法，实现函数一致，学习成本低，但是目前来说，此包的算法不是很全面。

4、Python与R对比速度更快，Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

数据分析用python还是r语言

Python与R对比速度更快，Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。

如果只是处理（小）数据的，用R。结果更可靠，速度可以接受，上手方便，多有现成的命令、程序可以用。要自己搞个算法、处理大数据、计算量大的，用python。开发效率高，一切尽在掌握。ps：盲目地用R的包比盲目的地用python的包要更安全。起码R会把你指向一篇论文，而python只是指向一堆代码。

Python和R语言在数据分析和数据挖掘方面都拥有专业的模块和全面的用法，包括矩阵运算和向量运算等。 Python和R语言都适用于Linux和Windows平台，并且代码的可移植性很强。 Python和R语言与MATLAB和minitab等常用数学工具相似。

· 探索和数据分析· 学术科研· 大量计算研究领域虽然每个领域几乎都服务于特定群体，但在统计和探索等方面，使用R语言更为普遍。在不久之前进行数据探索时，比起Python，R语言花的时间更少，而且使用Python还需要花时间进行安装。这一切都被称为Jupyter Notebooks和Anaconda的颠覆性技术所改变。

适用场景不同 R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。任务不同 在进行探索性统计分析时，R胜出。

常用的数据挖掘工具有哪些?

1、Tanagra：使用图形界面的数据挖掘软件，采用了类似Windows资源管理器中的树状结构来组织分析组件。Tanagra缺乏高级的可视化能力，但它的强项是统计分析，提供了众多的有参和无参检验方法。Weka：可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过Java编程和命令行来调用其分析组件。

2、软件分析的软件有以下几个：Excel为Excel微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。SASSAS由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。SAS把数据存取、管理、分析和展现有机地融为一体。

3、RapidMiner，Orange。RapidMiner：RapidMiner是一个开源的数据挖掘软件，提供了许多可扩展的数据分析挖掘算法的实现，可以帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。Orange：Orange是一款用于机器学习和数据挖掘的软件套件，提供了许多数据可视化工具，以及一些主要功能，例如显示数据表并允许选择功能。

4、IBMSPSSSPSS（StatisticalPackagefortheSocialSciences）是目前最流行的统计软件平台之一。自2015年开始提供统计产品和服务方案以来，该软件的各种高级功被广泛地运用于学习算法、统计分析（包括描述性回归、聚类等）、文本分析、以及与大数据集成等场景中。

5、Rapid MinerRapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。

6、Orange： 作为开源的选择，Orange以C++/Python的开发语言提供可视化操作，适合有一定基础的高级用户进行深入挖掘。Google AI： Google AI的端到端机器学习，如Tensorflow，精度高但对算力要求大，适合特定场景且价格不菲，适合专业研究机构或大型企业。

做数据分析必须学R语言的4个理由

通常认为Python在计算机编程和网络爬虫方面更具优势，而R语言在统计分析方面更为高效。 Python比R语言更简单、易学，语法更清晰，适合初学者入门学习。而且掌握了Python之后，不仅可以从事数据分析岗位，还可以从事人工智能、web开发、游戏开发、运维等工作。

需要的 R语言是S语言的一种开源实现，一种用于数据分析和图形化的编程环境。资深分析师Catherine最近撰文结合自己的实践经验详细介绍了R语言的优点和缺点。Catherine指出，R主要用于做统计工作。

数据分析领域涉及多种工具和编程语言，例如R、Python、Matlab等。 对于数据分析，R语言是首选，因其社区支持强大、学习成本相对较低，且在统计分析方面表现出色。 若追求通用编程能力，Python是不错的选择，它广泛应用于各种编程任务，包括数据分析。

首先从R语言的功能来看，它用来分析数据，而且可以使数据成相，让大数据图形化，用于统计计算和统计制图。 但前提是如果已经其他软件做了这件事 为何还要自己手动Coding呢？ 所以是对于常规业务是不需要 因为有软件做了 况且做的还很好.如果你是精算师 或是 某个特定市场前景 根据数据分析预测。

Python与R对比速度更快，Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。