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python和r数据分析哪个更好

2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 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gr...

2012年的时候我们说R是学术界的主流,但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 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gr...

python更好,R语言比较局限,并且分析的话python的扩展性更强,并且能够嵌入到APP内进行机器学习算法的计算,可以实现实时推荐系统。

企业日常数据分析: 1、如果是离线数据python会灵活一点(如设备的运维数据.), 但如果是实现数据还是用java会快一点(如ERP, MES.自动化.) 2、Java跑得更快,在WEKA上做数据分析会更“舒服”。 但python更加全面,适用性更广。 3、做统计挖掘算法分...

使用 R 进行分析、数据可视化与建模: 为分析提供了极好的灵活性 R 使你在分析的时候更容易思考 由于有着十分活跃的统计与数学社区,可以持续的更新和增强分析功能优秀的数据可视化工具 优秀的数据可视化工具 使用 Python 进行数据预处理、数据...

可以去这里看: http://blog.csdn.net/pinellina/article/details/50781531 从定位角度看,R致力于提供更好的,对用户友好的数据分析、统计分析和绘图模型;而Python则强调生产效率和代码的可读性。 双方的用户群也有一定的差异。R主要用于学术...

R是统计分析的专用语言。Python是一门通用语言,应用领域更广。如果专注数据分析,挖掘选用哪个差别不大,如果除了数据处理,还涉及到其他开发,则只能选Python了

以前有过类似的问题 可以参考下: http://www.xkyn.com/jiankang/tixing-2076112720581378468.htm

1、为什么用Python做数据分析 首先因为Python可以轻松地集成C、C++、Fortran代码,一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高效。并且Python与Ruby都有大量的Web框架,因此用于网站的建设,另一方面个人觉得因为Python作为解释性语言相对...

科技的快速发展和数据的存储技术的快速进步,使得各种行业或组织的数据得以海量积累。但是,从海量的数据当中,提取有用的信息成为了一个难题。在海量数据面前,传统的数据分析工具和方法很无力。由此,数据挖掘技术就登上了历史的舞台。 数据挖...

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